5.決策樹易于解釋。它可以毫無壓力地處理特征間的交互關(guān)系并且是非參數(shù)化的，因此你不必擔(dān)心異常值或者數(shù)據(jù)是否線性可分（舉個例子，決策樹能輕松處理好類別A在某個特征維度x的末端，類別B在中間，然后類別A又出現(xiàn)在特征維度x前端的情況）。它的缺點之一就是不支持在線學(xué)習(xí)，于是在新樣本到來后，決策樹需要全部重建。另一個缺點就是容易出現(xiàn)過擬合，但這也就是諸如隨機森林RF（或提升樹boostedtree）之類的集成方法的切入點。另外，隨機森林經(jīng)常是很多分類問題的贏家（通常比支持向量機好上那么一丁點），它訓(xùn)練快速并且可調(diào)，同時你無須擔(dān)心要像支持向量機那樣調(diào)一大堆參數(shù)，所以在以前都一直很受歡迎。決策樹中很重要的一點就是選擇一個屬性進行分枝，因此要注意一下信息增益的計算公式，并深入理解它。信息熵的計算公式如下:其中的n**有n個分類類別（比如假設(shè)是2類問題，那么n=2）。分別計算這2類樣本在總樣本中出現(xiàn)的概率p1和p2，這樣就可以計算出未選中屬性分枝前的信息熵?，F(xiàn)在選中一個屬性xixi用來進行分枝，此時分枝規(guī)則是：如果xi=vxi=v的話，將樣本分到樹的一個分支；如果不相等則進入另一個分支。很顯然，分支中的樣本很有可能包括2個類別。 深度智谷深度人工智能學(xué)院機器學(xué)習(xí)課程。陜西機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)心得體會
非監(jiān)督學(xué)習(xí)非監(jiān)督學(xué)習(xí)中，給定的數(shù)據(jù)集沒有“正確答案”，所有的數(shù)據(jù)都是一樣的。無監(jiān)督學(xué)習(xí)的任務(wù)是從給定的數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的結(jié)構(gòu)。舉個栗子：我們把一堆貓和狗的照片給機器，不給這些照片打任何標(biāo)簽，但是我們希望機器能夠?qū)⑦@些照片分分類。將不打標(biāo)簽的照片給機器通過學(xué)習(xí)，機器會把這些照片分為2類，一類都是貓的照片，一類都是狗的照片。雖然跟上面的監(jiān)督學(xué)習(xí)看上去結(jié)果差不多，但是有著本質(zhì)的差別：非監(jiān)督學(xué)習(xí)中，雖然照片分為了貓和狗，但是機器并不知道哪個是貓，哪個是狗。對于機器來說，相當(dāng)于分成了A、B兩類。
（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。
傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法是自下而上的。從理論和數(shù)學(xué)開始，然后學(xué)習(xí)算法執(zhí)行，再教你如何解決實際問題（實踐）。入門者如果以傳統(tǒng)的“機器學(xué)習(xí)”步驟學(xué)習(xí)，會發(fā)現(xiàn)自己總是和真正的“機器學(xué)習(xí)”工作者存在差距，這也是以往學(xué)習(xí)方法中存在的缺點。本文所介紹的步驟與傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法不同，本文推薦初學(xué)者從結(jié)果著手。它所滿足的，正是企業(yè)所想要的：如何交付結(jié)果。一系列預(yù)測或模型的結(jié)果，能夠可靠地預(yù)測。這是一種自上而下和結(jié)果優(yōu)先的方法。從滿足市場要求出發(fā)，**短的路徑是真正成為這個行業(yè)的從業(yè)者。我們可以通過以下5個步驟來概括這種方法：第一步：調(diào)整心態(tài)（信念?。?。第二步：選擇一個過程（如何獲得結(jié)果）。第三步：選擇一個工具（實施）。第四步：數(shù)據(jù)集實操（投入實際工作）。第五步：建立一個收藏夾（展示你的技能）。 深度智谷深度人工智能學(xué)院矩陣求導(dǎo)算法。
在開始之前，您必須知道機器學(xué)習(xí)的標(biāo)志。我經(jīng)常只是假設(shè)這一點，但除非你知道一些真實的基礎(chǔ)知識，否則你不能繼續(xù)下去。例如：應(yīng)該知道什么是機器學(xué)習(xí)，并能夠向同事作解釋。什么是機器學(xué)習(xí)？應(yīng)該知道一些“機器學(xué)習(xí)”實例實用的機器學(xué)習(xí)問題應(yīng)該知道“機器學(xué)習(xí)”是解決一些復(fù)雜問題的***方法。機器學(xué)習(xí)問題應(yīng)該知道，預(yù)測建模是應(yīng)用機器學(xué)習(xí)中**有用的部分。預(yù)測建模的大致介紹你應(yīng)該知道機器學(xué)習(xí)在人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)方面的實際應(yīng)用機器學(xué)習(xí)適合在哪應(yīng)用？應(yīng)該知道主要幾種“機器學(xué)習(xí)”算法類型。機器學(xué)習(xí)算法之旅你應(yīng)該知道一些基本的“機器學(xué)習(xí)”術(shù)語如何在機器學(xué)習(xí)中討論數(shù)據(jù)深度智谷深度人工智能學(xué)院圖像凸包檢測。內(nèi)蒙古機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)排名
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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（鳶尾花和皮馬糖尿病）開始。每次應(yīng)用一個流程時，都要尋找改進方法和使用方法。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，因為在解決問題的過程中，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)“機器學(xué)習(xí)”并取得學(xué)習(xí)進展。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，而且還是機器學(xué)習(xí)的工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家。 陜西機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)心得體會
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