機器學(xué)習(xí)、人工智能、深度學(xué)習(xí)是什么關(guān)系？1956年提出AI概念，短短3年后（1959）ArthurSamuel就提出了機器學(xué)習(xí)的概念：Fieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed.機器學(xué)習(xí)研究和構(gòu)建的是一種特殊算法（而非某一個特定的算法），能夠讓計算機自己在數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)從而進行預(yù)測。所以，機器學(xué)習(xí)不是某種具體的算法，而是很多算法的統(tǒng)稱。機器學(xué)習(xí)包含了很多種不同的算法，深度學(xué)習(xí)就是其中之一，其他方法包括決策樹，聚類，貝葉斯等。深度學(xué)習(xí)的靈感來自大腦的結(jié)構(gòu)和功能，即許多神經(jīng)元的互連。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是模擬大腦生物結(jié)構(gòu)的算法。不管是機器學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí)，都屬于人工智能（AI）的范疇。所以人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)可以用下面的圖來表示：。 深度智谷深度人工智能學(xué)院矩陣求導(dǎo)算法。重慶青少年機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)
聚類方法：kmeans1.隨機選擇k個中心點2.遍歷所有訓(xùn)練樣本，將樣本分給距離**近的k點3.遍歷結(jié)束后更新k點，使其為所屬樣本的中心點重復(fù)2,3步，知道k穩(wěn)定，或循環(huán)次數(shù)到達閾值二分kmeans1.讓所有樣本屬于一個集簇，求得中心點2.用中心點二分所有樣本，重新計算各自的中心點，選擇誤差比較大的集簇作為下一個二分的數(shù)據(jù)集重復(fù)2操作，知道k點到達預(yù)期數(shù)，或誤差到達閾值canopycanopy不是硬分類器，他有t1,t2,detal三個值，t1>t2隨機取一個樣本為canopy，當(dāng)d<t1時，樣本在canopy中，并刪除所有d<t2的樣本，再進行循環(huán)在mahout中，canopy不是刪除樣本這樣實現(xiàn)的，mahout的mapper和reduce的操作一樣，都是添加canopy中心點，當(dāng)d<t1時，屬于canopy中心點,當(dāng)d>t2則新生成canopy中心點meanshift中心點漂移，有著梯度上升思想，不斷優(yōu)化中心點mahout算法中用canopy修改，當(dāng)d<t1時，屬于canopy中心點，并記錄此樣本在canopy中，在reduce中增加一個操作，是跟新canopy屬性。 重慶青少年機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)深度智谷深度人工智能學(xué)院隨機森林算法。
第2步：選擇一個過程你想在問題后得到高于平均水平的結(jié)果嗎？你需要遵循一個系統(tǒng)化的過程。一個與你水平相對應(yīng)的實例。你不需要依靠記憶或直覺。它引導(dǎo)你完成一個項目的端到端。你知道下一步該做什么。它可以根據(jù)您的特定問題類型和工具進行量身定制。一個系統(tǒng)的過程就是過山車一方面是好的還是壞的結(jié)果，一方面是高于平均水平，另一方面是永遠改善的結(jié)果。我推薦的流程模板如下所示：第1步：定義問題（列出問題）。第2步：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。第3步：檢查算法。第4步：改善結(jié)果。第5步：得出結(jié)果。下面這幅圖，總結(jié)了上方的流程：通過一個系統(tǒng)化、可重復(fù)的流程，可以得出一個一致的結(jié)果。您可以在這篇文章中了解更多關(guān)于流程的信息應(yīng)用機器學(xué)習(xí)過程你并不一定要使用這個流程，但是你需要系統(tǒng)化的流程來處理預(yù)測建模問題。
案例目標(biāo)：區(qū)分紅酒和啤酒步驟1：收集數(shù)據(jù)我們在超市買來一堆不同種類的啤酒和紅酒，然后再買來測量顏色的光譜儀和用于測量酒精度的設(shè)備。這個時候，我們把買來的所有酒都標(biāo)記出他的顏色和酒精度，會形成下面這張表格。顏色酒精度種類6105啤酒59913紅酒69314紅酒………這一步非常重要，因為數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量直接決定了預(yù)測模型的好壞。步驟2：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備在這個例子中，我們的數(shù)據(jù)是很工整的，但是在實際情況中，我們收集到的數(shù)據(jù)會有很多問題，所以會涉及到數(shù)據(jù)清洗等工作。當(dāng)數(shù)據(jù)本身沒有什么問題后，我們將數(shù)據(jù)分成3個部分：訓(xùn)練集（60%）、驗證集（20%）、測試集（20%），用于后面的驗證和評估工作。數(shù)據(jù)要分為3個部分：訓(xùn)練集、驗證集、測試集關(guān)于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備部分，還有非常多的技巧，感興趣的可以看看《AI數(shù)據(jù)集**常見的6大問題（附解決方案）》步驟3：選擇一個模型研究人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家多年來創(chuàng)造了許多模型。有些非常適合圖像數(shù)據(jù)，有些非常適合于序列（如文本或音樂），有些用于數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，有些用于基于文本的數(shù)據(jù)。在我們的例子中，由于我們只有2個特征，顏色和酒精度，我們可以使用一個小的線性模型，這是一個相當(dāng)簡單的模型。 深度智谷深度人工智能學(xué)院聚類算法模型。
2.分類分類是另一種監(jiān)督機器學(xué)習(xí)方法，這一方法對某個類別值進行預(yù)測或解釋。比如可以用分類的方法來預(yù)測線上顧客是否會購買某一產(chǎn)品。輸出可分為是或否，即購買者或非購買者。但分類并不限于兩個選擇。例如，可通過分類來看某一圖像中是否有汽車或卡車。在這種情況下，輸出就有3個不同值，分別為1）圖像包含汽車、2）圖像包含卡車或3）圖像既不包含汽車也不包含卡車。邏輯回歸是分類算法中**簡單的一類，這聽起來很像一個回歸方法，其實不然。邏輯回歸是基于一個或多個輸入來估計某一事件發(fā)生概率的一種算法。例如，邏輯回歸可基于學(xué)生的兩次考試分?jǐn)?shù)來估計該生被某一大學(xué)錄取的概率。由于估計值是概率，輸出只能是介于0和1之間的數(shù)字，其中1表示完全確定。對該生而言，如果估計概率大于，預(yù)測結(jié)果就是：他（她）能被錄取，如果估計概率小于，預(yù)測結(jié)果則為：他（她）不會被錄取。下圖顯示了先前學(xué)生的分?jǐn)?shù)以及他們**終的錄取結(jié)果。用邏輯回歸可繪制出一條**決策邊界的線。 深度智谷深度人工智能學(xué)院模型訓(xùn)練測試。重慶青少年機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)
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為什么說樸素貝葉斯是高偏差低方差?以下內(nèi)容引自知乎：首先，假設(shè)你知道訓(xùn)練集和測試集的關(guān)系。簡單來講是我們要在訓(xùn)練集上學(xué)習(xí)一個模型，然后拿到測試集去用，效果好不好要根據(jù)測試集的錯誤率來衡量。但很多時候，我們只能假設(shè)測試集和訓(xùn)練集的是符合同一個數(shù)據(jù)分布的，但卻拿不到真正的測試數(shù)據(jù)。這時候怎么在只看到訓(xùn)練錯誤率的情況下，去衡量測試錯誤率呢？由于訓(xùn)練樣本很少（至少不足夠多），所以通過訓(xùn)練集得到的模型，總不是真正正確的。（就算在訓(xùn)練集上正確率100%，也不能說明它刻畫了真實的數(shù)據(jù)分布，要知道刻畫真實的數(shù)據(jù)分布才是我們的目的，而不是只刻畫訓(xùn)練集的有限的數(shù)據(jù)點）。而且，實際中，訓(xùn)練樣本往往還有一定的噪音誤差，所以如果太追求在訓(xùn)練集上的完美而采用一個很復(fù)雜的模型，會使得模型把訓(xùn)練集里面的誤差都當(dāng)成了真實的數(shù)據(jù)分布特征，從而得到錯誤的數(shù)據(jù)分布估計。這樣的話，到了真正的測試集上就錯的一塌糊涂了（這種現(xiàn)象叫過擬合）。但是也不能用太簡單的模型，否則在數(shù)據(jù)分布比較復(fù)雜的時候，模型就不足以刻畫數(shù)據(jù)分布了（體現(xiàn)為連在訓(xùn)練集上的錯誤率都很高，這種現(xiàn)象較欠擬合）。過擬合表明采用的模型比真實的數(shù)據(jù)分布更復(fù)雜。 重慶青少年機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)
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