，每個模型都是基于上一次模型的錯誤率來建立的，過分關(guān)注分錯的樣本，而對正確分類的樣本減少關(guān)注度，逐次迭代之后，可以得到一個相對較好的模型。是一種典型的boosting算法。下面是總結(jié)下它的優(yōu)缺點(diǎn)。優(yōu)點(diǎn)adaboost是一種有很高精度的分類器?？梢允褂酶鞣N方法構(gòu)建子分類器，Adaboost算法提供的是框架。當(dāng)使用簡單分類器時，計(jì)算出的結(jié)果是可以理解的，并且弱分類器的構(gòu)造極其簡單。簡單，不用做特征篩選。不容易發(fā)生overfitting。關(guān)于隨機(jī)森林和GBDT等組合算法，參考這篇文章：機(jī)器學(xué)習(xí)-組合算法總結(jié)缺點(diǎn)：對outlier比較敏感，為避免過擬合提供了很好的理論保證，而且就算數(shù)據(jù)在原特征空間線性不可分，只要給個合適的核函數(shù)，它就能運(yùn)行得很好。在動輒超高維的文本分類問題中特別受歡迎?？上?nèi)存消耗大，難以解釋，運(yùn)行和調(diào)參也有些煩人，而隨機(jī)森林卻剛好避開了這些缺點(diǎn)，比較實(shí)用。優(yōu)點(diǎn)可以解決高維問題，即大型特征空間；能夠處理非線性特征的相互作用；無需依賴整個數(shù)據(jù)；可以提高泛化能力；缺點(diǎn)當(dāng)觀測樣本很多時，效率并不是很高；對非線性問題沒有通用解決方案，有時候很難找到一個合適的核函數(shù)；對缺失數(shù)據(jù)敏感；對于核的選擇也是有技巧的。 深度智谷深度人工智能學(xué)院模型評估指標(biāo)。黑龍江機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)費(fèi)用
(3)SVM法SVM法即支持向量機(jī)(SupportVectorMachine)法，由Vapnik等人于1995年提出，具有相對優(yōu)良的性能指標(biāo)。該方法是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。通過學(xué)習(xí)算法，SVM可以自動尋找出那些對分類有較好區(qū)分能力的支持向量，由此構(gòu)造出的分類器可以比較大化類與類的間隔，因而有較好的適應(yīng)能力和較高的分準(zhǔn)率。該方法只需要由各類域的邊界樣本的類別來決定***的分類結(jié)果。支持向量機(jī)算法的目的在于尋找一個超平面H(d),該超平面可以將訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)分開，且與類域邊界的沿垂直于該超平面方向的距離比較大，故SVM法亦被稱為比較大邊緣(maximummargin)算法。待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量，移去或者減少這些樣本對分類結(jié)果沒有影響，SVM法對小樣本情況下的自動分類有著較好的分類結(jié)果。 黑龍江機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)費(fèi)用深度智谷深度人工智能學(xué)院KNN算法。
技巧和竅門以下是您在使用此過程時可能會考慮的一些實(shí)用技巧和竅門。從一個簡單的過程開始（像上面）和一個簡單的工具（像Weka），然后提升難度，在這個過程中，你的自信心會得到提高。從**簡單和**常用的數(shù)據(jù)集（鳶尾花和皮馬糖尿?。╅_始。每次應(yīng)用一個流程時，都要尋找改進(jìn)方法和使用方法。如果你發(fā)現(xiàn)新的方法，找出把它們整合到你的收藏中。學(xué)習(xí)算法，再多不多，以幫助您獲得更好的結(jié)果與您的過程。從**身上學(xué)習(xí)，看看哪些東西可以應(yīng)用到自己的項(xiàng)目上。像研究預(yù)測建模問題一樣研究你的工具，并充分利用它。解決越來越難的問題，因?yàn)樵诮鉀Q問題的過程中，你會從中學(xué)到很多東西。在論壇和**網(wǎng)站上參與社區(qū)，提出問題和回答問題。概要在這篇文章中，您看到了簡單的5個步驟，您可以使用它學(xué)習(xí)“機(jī)器學(xué)習(xí)”并取得學(xué)習(xí)進(jìn)展。雖然看上去很簡單，但這種方法卻需要付出艱辛的努力，**終將受益無窮。我的許多學(xué)生都是通過這個步驟來學(xué)習(xí)的，而且還是機(jī)器學(xué)習(xí)的工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家。
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(xiàng)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(xiàng)集用排序好的數(shù)據(jù)建立fp樹，樹是字典樹，節(jié)點(diǎn)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(xiàng)mahout的分布式fp：***次遍歷樣本一樣，求**小項(xiàng)集的出現(xiàn)次數(shù)根據(jù)排序的**小項(xiàng)集，分割項(xiàng)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(xiàng)目的推薦算法：計(jì)算人-物計(jì)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。 深度智谷深度人工智能學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)：在這種學(xué)習(xí)模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)**是作為一個檢查模型對錯的方式，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調(diào)整。常見的應(yīng)用場景包括動態(tài)系統(tǒng)以及機(jī)器人控制等。常見算法包括Q-Learning以及時間差學(xué)習(xí)（Temporaldifferencelearning）在企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的場景下，人們**常用的可能就是監(jiān)督式學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的模型。在圖像識別等領(lǐng)域，由于存在大量的非標(biāo)識的數(shù)據(jù)和少量的可標(biāo)識數(shù)據(jù)，目前半監(jiān)督式學(xué)習(xí)是一個很熱的話題。而強(qiáng)化學(xué)習(xí)更多的應(yīng)用在機(jī)器人控制及其他需要進(jìn)行系統(tǒng)控制的領(lǐng)域。算法類似性根據(jù)算法的功能和形式的類似性，我們可以把算法分類，比如說基于樹的算法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法等等。當(dāng)然，機(jī)器學(xué)習(xí)的范圍非常龐大，有些算法很難明確歸類到某一類。而對于有些分類來說，同一分類的算法可以針對不同類型的問題。這里，我們盡量把常用的算法按照**容易理解的方式進(jìn)行分類。回歸算法回歸算法是試圖采用對誤差的衡量來探索變量之間的關(guān)系的一類算法?；貧w算法是統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的利器。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人們說起回歸，有時候是指一類問題，有時候是指一類算法，這一點(diǎn)常常會使初學(xué)者有所困惑。 深度智谷深度人工智能學(xué)院黑龍江機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)費(fèi)用
深度智谷深度人工智能學(xué)院貝葉斯算法模型。黑龍江機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)費(fèi)用
(5)Bayes法Bayes法是一種在已知先驗(yàn)概率與類條件概率的情況下的模式分類方法，待分樣本的分類結(jié)果取決于各類域中樣本的全體。設(shè)訓(xùn)練樣本集分為M類，記為C=｛c1，…，ci，…cM}，每類的先驗(yàn)概率為P(ci)，i=1，2，…，M。當(dāng)樣本集非常大時，可以認(rèn)為P(ci)=ci類樣本數(shù)/總樣本數(shù)。對于一個待分樣本X，其歸于cj類的類條件概率是P(X/ci)，則根據(jù)Bayes定理，可得到cj類的后驗(yàn)概率P(ci/X)：P(ci/x)=P(x/ci)·P(ci)/P(x)(1)若P(ci/X)=MaxjP(cj/X)，i=1，2，…，M，j=1，2，…，M，則有x∈ci(2)式(2)是比較大后驗(yàn)概率判決準(zhǔn)則，將式(1)代入式(2)，則有：若P(x/ci)P(ci)=Maxj〔P(x/cj)P(cj)〕，i=1，2，…，M，j=1，2，…，M，則x∈ci這就是常用到的Bayes分類判決準(zhǔn)則。經(jīng)過長期的研究，Bayes分類方法在理論上論證得比較充分，在應(yīng)用上也是非常***的。Bayes方法的薄弱環(huán)節(jié)在于實(shí)際情況下，類別總體的概率分布和各類樣本的概率分布函數(shù)(或密度函數(shù))常常是不知道的。為了獲得它們，就要求樣本足夠大。另外，Bayes法要求表達(dá)文本的主題詞相互**，這樣的條件在實(shí)際文本中一般很難滿足，因此該方法往往在效果上難以達(dá)到理論上的比較大值。 黑龍江機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)費(fèi)用
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