（1）決策樹決策樹歸納是經(jīng)典的分類算法。它采用自頂向下遞歸的各個擊破方式構(gòu)造決策樹。樹的每一個結(jié)點上使用信息增益度量選擇測試屬性?？梢詮纳傻臎Q策樹中提取規(guī)則。(2)KNN法(K-NearestNeighbor)KNN法即K**近鄰法，**初由Cover和Hart于1968年提出的，是一個理論上比較成熟的方法。該方法的思路非常簡單直觀：如果一個樣本在特征空間中的k個**相似(即特征空間中**鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別。該方法在定類決策上只依據(jù)**鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。KNN方法雖然從原理上也依賴于極限定理，但在類別決策時，只與極少量的相鄰樣本有關(guān)。因此，采用這種方法可以較好地避免樣本的不平衡問題。另外，由于KNN方法主要靠周圍有限的鄰近的樣本，而不是靠判別類域的方法來確定所屬類別的，因此對于類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來說，KNN方法較其他方法更為適合。該方法的不足之處是計算量較大，因為對每一個待分類的文本都要計算它到全體已知樣本的距離，才能求得它的K個**近鄰點。目前常用的解決方法是事先對已知樣本點進行剪輯，事先去除對分類作用不大的樣本。另外還有一種ReverseKNN法。 深度智谷深度人工智能學(xué)院傅里葉變換。云南在線機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)
監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)根據(jù)訓(xùn)練方法大致可以分為3大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)非監(jiān)督學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí)除此之外，大家可能還聽過“半監(jiān)督學(xué)習(xí)”之類的說法，但是那些都是基于上面3類的變種，本質(zhì)沒有改變。監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)是指我們給算法一個數(shù)據(jù)集，并且給定正確答案。機器通過數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)正確答案的計算方法。舉個栗子：我們準(zhǔn)備了一大堆貓和狗的照片，我們想讓機器學(xué)會如何識別貓和狗。當(dāng)我們使用監(jiān)督學(xué)習(xí)的時候，我們需要給這些照片打上標(biāo)簽。將打好標(biāo)簽的照片用來訓(xùn)練我們給照片打的標(biāo)簽就是“正確答案”，機器通過大量學(xué)習(xí)，就可以學(xué)會在新照片中認(rèn)出貓和狗。當(dāng)機器遇到新的小狗照片時就能認(rèn)出他這種通過大量人工打標(biāo)簽來幫助機器學(xué)習(xí)的方式就是監(jiān)督學(xué)習(xí)。這種學(xué)習(xí)方式效果非常好，但是成本也非常高。 天津攜程公司機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)深度智谷深度人工智能學(xué)院圖像濾波算法。
fp-growth：求頻繁**的算法，只用遍歷數(shù)據(jù)集兩次，就可建立fp樹遍歷**，求**小項集的出現(xiàn)次數(shù)給所有樣本內(nèi)部排序，并且過濾掉出現(xiàn)次數(shù)小于閾值的項集用排序好的數(shù)據(jù)建立fp樹，樹是字典樹，節(jié)點是頻繁**的路徑，值是路徑出現(xiàn)次數(shù)fp樹建好后，使用header鏈表，自底向上獲得頻繁項mahout的分布式fp：***次遍歷樣本一樣，求**小項集的出現(xiàn)次數(shù)根據(jù)排序的**小項集，分割項集，如a,b,c,d,e,f,g,分割數(shù)據(jù)a,b,c,d,e,f,g;c,d,e,f,g;efg;這樣頻繁**不會應(yīng)為分片而丟失（可以理解為fp樹從頂向下分割數(shù)據(jù)）基于項目的推薦算法：計算人-物計算物-物獲得物和物的相似矩陣在用相似矩陣*人-物，就是人和其他物品的關(guān)聯(lián)度。
6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)與線性模型的線性回歸和邏輯回歸相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是通過向模型添加參數(shù)層來捕獲數(shù)據(jù)中的非線性模式。下圖中，簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有四個輸入，一個帶有五個參數(shù)的隱藏層和一個輸出層。具有一個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)十分靈活，可以構(gòu)建出我們所熟知的的線性回歸和邏輯回歸。深度學(xué)習(xí)一詞來自具有多個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（見下圖），是對各種體系結(jié)構(gòu)的一個概括。跟上深度學(xué)習(xí)發(fā)展的步伐尤為困難，部分原因在于研究和工業(yè)方面投入了大量精力來研究深度學(xué)習(xí)，使得不斷有新方法涌現(xiàn)出來。深度學(xué)習(xí)：具有多個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為達到比較好效果，深度學(xué)習(xí)技術(shù)需要大量的數(shù)據(jù)，同時也需要強大的計算能力作為支撐，因為該方法是在大型體系架構(gòu)中對許多參數(shù)進行自我調(diào)整。鑒于此，就不難理解為什么深度學(xué)習(xí)從業(yè)者要用配備強大圖形處理單元（GPU）功能的計算機了。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在視覺（圖像分類）、文本、音頻和視頻領(lǐng)域的應(yīng)用**為成功。**常見的深度學(xué)習(xí)軟件包有Tensorflow和PyTorch。 深度智谷深度人工智能學(xué)院機器學(xué)習(xí)價格。
人類一直試圖讓機器具有智能，也就是人工智能（ArtificialIntelligence）。從上世紀(jì)50年代，人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了“推理期”，通過賦予機器邏輯推理能力使機器獲得智能，當(dāng)時的AI程序能夠證明一些***的數(shù)學(xué)定理，但由于機器缺乏知識，遠不能實現(xiàn)真正的智能。因此，70年代，人工智能的發(fā)展進入“知識期”，即將人類的知識總結(jié)出來教給機器，使機器獲得智能。在這一時期，大量的**系統(tǒng)問世，在很多領(lǐng)域取得大量成果，但由于人類知識量巨大，故出現(xiàn)“知識工程瓶頸”。\quad無論是“推理期”還是“知識期”，機器都是按照人類設(shè)定的規(guī)則和總結(jié)的知識運作，永遠無法超越其創(chuàng)造者，其次人力成本太高。于是，一些學(xué)者就想到，如果機器能夠自我學(xué)習(xí)問題不就迎刃而解了嗎！機器學(xué)習(xí)（MachineLearning）方法應(yīng)運而生，人工智能進入“機器學(xué)習(xí)時期”?！皺C器學(xué)習(xí)時期”也分為三個階段，80年代，連接主義較為流行，**工作有感知機（Perceptron）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetwork）。90年代，統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法開始占據(jù)主流舞臺，代表性方法有支持向量機（SupportVectorMachine），進入21世紀(jì)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被提出，連接主義卷土從來，隨著數(shù)據(jù)量和計算能力的不斷提升，以深度學(xué)習(xí)。 深度智谷深度人工智能學(xué)院決策樹算法培訓(xùn)。陜西哪家機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)好
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機器學(xué)習(xí)方法》比較***系統(tǒng)地介紹了機器學(xué)習(xí)的方法和技術(shù)，不僅詳細闡述了許多經(jīng)典的學(xué)習(xí)方法，還討論了一些有生命力的新理論、新方法。全書共分為13章，分別介紹了機器學(xué)習(xí)的基本概念、**近鄰規(guī)則、貝葉斯學(xué)習(xí)、決策樹、基于事例推理的學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、遺傳算法、集成學(xué)習(xí)、糾錯輸出編碼、聚類分析、強化學(xué)習(xí)。各章對原理的敘述力求概念清晰、表達準(zhǔn)確，突出理論聯(lián)系實際，富有啟發(fā)性，易于理解?！稒C器學(xué)習(xí)方法》可作為高等院校計算機、自動化、電子和通信等專業(yè)研究生和高年級本科生的教材和參考書?！稒C器學(xué)習(xí)方法》內(nèi)容對從事人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別等相關(guān)領(lǐng)域研究的科技人員具有較好的參考價值。 云南在線機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)
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