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習，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），它訓練快速并且可調(diào)，同時你無須擔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院機器學習課程。陜西機器學習培訓心得體會
非監(jiān)督學習非監(jiān)督學習中，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)督學習的任務(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簽，但是我們希望機器能夠?qū)⑦@些照片分分類。將不打標簽的照片給機器通過學習，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)督學習看上去結(jié)果差不多，但是有著本質(zhì)的差別：非監(jiān)督學習中，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)的機器學習方法是自下而上的。從理論和數(shù)學開始，然后學習算法執(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“機器學習”步驟學習，會發(fā)現(xiàn)自己總是和真正的“機器學習”工作者存在差距，這也是以往學習方法中存在的缺點。本文所介紹的步驟與傳統(tǒng)學習方法不同，本文推薦初學者從結(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。一系列預測或模型的結(jié)果，能夠可靠地預測。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院矩陣求導算法。
在開始之前，您必須知道機器學習的標志。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習，并能夠向同事作解釋。什么是機器學習？應(yīng)該知道一些“機器學習”實例實用的機器學習問題應(yīng)該知道“機器學習”是解決一些復雜問題的***方法。機器學習問題應(yīng)該知道，預測建模是應(yīng)用機器學習中**有用的部分。預測建模的大致介紹你應(yīng)該知道機器學習在人工智能和數(shù)據(jù)科學方面的實際應(yīng)用機器學習適合在哪應(yīng)用？應(yīng)該知道主要幾種“機器學習”算法類型。機器學習算法之旅你應(yīng)該知道一些基本的“機器學習”術(shù)語如何在機器學習中討論數(shù)據(jù)深度智谷深度人工智能學院圖像凸包檢測。內(nèi)蒙古機器學習培訓排名
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