KNNk臨近算法遍歷所有訓(xùn)練樣本，求距離**近的點的結(jié)論，作為***的預(yù)測結(jié)果MR版：map求樣本距離（key：樣本，value：距離），combine求的**小值，是過濾功能，reduce就有一個求得距離**小值貝葉斯：貝葉斯定理公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)貝葉斯將在屬性條件下的結(jié)論的概率轉(zhuǎn)為：在結(jié)論條件下屬性的概率的乘積*結(jié)論的概率求得樣本屬性的在結(jié)論上的出現(xiàn)次數(shù)，樣本結(jié)論的次數(shù)，商就是P(B|A)MR版：map求拼接keyvalue（key：屬性-結(jié)論|結(jié)論，value：1）combine求和（key：屬性-結(jié)論|結(jié)論，value：count）reduce和combine相同決策樹：id3香農(nóng)熵根據(jù)香農(nóng)熵比較大的來選擇分裂特征，香農(nóng)熵中的p(x)是在結(jié)論ci下xi的概率，可以寫成p(x,c|c);(c|c)-p(x,c|c)信息增益率p(c|c)-p(x,c|c)/p(x|x)CARTcart的決策樹是二叉樹，每次取特征值得規(guī)則是使得信息雜質(zhì)**少方法一：GINI1-pow(yi/y,2)-pow(yi/y,2)方法二：方差pow(e-yi,2)+pow(e-yi,2)SVM：SVM的原理是用超平面分割數(shù)據(jù)，不同分類在超平面的兩側(cè)；使得超平面離樣本幾何距離比較大；使用對偶和梯度上升，調(diào)整超平面的參數(shù)W向量，使得所有樣本都滿足kkt條件wx+b=0為超平面，wx+b=1和wx+b=-1為兩類邊界logistic回歸分類是將y=0|x<a。 深度智谷深度人工智能學(xué)院圖像直方圖操作。青海機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)視頻
3.聚類聚類方法的目標(biāo)是對具有相似特征的觀察值進行分組或聚類，是一種無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)方法。聚類方法不借助輸出信息進行訓(xùn)練，而是讓算法定義輸出。在這一方法中，只能使用可視化來檢驗解決方案的質(zhì)量。當(dāng)下流行的聚類方法是K均值聚類，其中“K”表示用戶選擇創(chuàng)建的簇的數(shù)量。（注意，選取K值時有多種技術(shù)可供選擇，比如肘部法則。）大體上，K均值聚類法對數(shù)據(jù)點的處理步驟包括：1.隨機選擇數(shù)據(jù)中的K個中心。2.將每個數(shù)據(jù)點分配給**接近的隨機創(chuàng)建的中心。3.重新計算每個簇的中心。4.如果中心沒有變化（或變化很?。?，就結(jié)束此過程。否則，返回至第2步。（如果中心持續(xù)更改，為防止**終形成無限循環(huán)，要提前設(shè)置比較大迭代次數(shù)。）下圖將K均值聚類法應(yīng)用于建筑物的數(shù)據(jù)集。圖中的每一列都表明了每棟建筑的效率。這四項測量的量涉及空調(diào)、插入式設(shè)備（微波爐，冰箱等）、家用燃氣和可燃氣體。選擇K值為2進行聚類，這樣就很容易地將其中一個聚類解釋為高效建筑群，另一個則為低效建筑群。左圖中可以看到建筑物的位置，右圖可以看到兩個輸入值：插入式設(shè)備和可燃氣體。 青海機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)視頻深度智谷深度人工智能學(xué)院數(shù)據(jù)處理算法模型。
使用坐標(biāo)梯度上升求得參數(shù)w向量，求導(dǎo)后w:=w+a(y-h(x))x,其中a是每次梯度上升的步長，x是屬性向量，h(x)=sigmodf(wx),不斷循環(huán)進行梯隊上升，知道w穩(wěn)定或比較大循環(huán)次數(shù)數(shù)值預(yù)測線性回歸回歸函數(shù)的確定，y=f(x),使得y-h(x)**小方法一：使用梯度下降，求得w，同上方法二：使用**小二階乘bagging是用多個**的分類器boosting是用多個分類器，分類器之間會有影響，后面的分類器會加重對前面分類錯誤的樣本進行分類adaboost是基于boosting，使用多個弱分類器，每個樣本有權(quán)重D,每個弱分類器也有權(quán)重aa=正確分類的樣本/所有樣本d=d*e^-a/sum(d)正確的樣本d=d*e^a/sum(d)錯誤的樣本隨機森林：進行行抽取，和列抽取行抽取用可放回的抽取m，列抽數(shù)量是遠遠小于數(shù)據(jù)特征n<<。
機器學(xué)習(xí)(MachineLearning)定義:為了解決任務(wù)T,設(shè)計一段程序,從經(jīng)驗E中學(xué)習(xí),達到性能度量值P,當(dāng)且*當(dāng)有了經(jīng)驗E后,經(jīng)過P評判,程序在處理T時的性能得到提升.機器學(xué)習(xí)方法三要素模型就是要學(xué)習(xí)的概率分布或決策函數(shù)所有可能的條件概率分布或者決策函數(shù)構(gòu)成的**就是模型的假設(shè)空間策略從假設(shè)空間中學(xué)習(xí)比較好模型的方法,稱為策略衡量模型好與不好需要一些指標(biāo),這時引入風(fēng)險函數(shù)和損失函數(shù)來衡量預(yù)測值和真實值通常是不想等的,我們用損失函數(shù)或代價函數(shù)來度量預(yù)測錯誤的程度,記作L(Y,f(x))-0~1損失函數(shù)-平方損失函數(shù)-***損失函數(shù)-對數(shù)損失函數(shù)R=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^nL(y_{i},f(x_{i}))+\lambdaJ(f)算法是指學(xué)習(xí)模型時的具體計算方法,求解比較好模型歸結(jié)為一個比較好化問題,統(tǒng)計學(xué)習(xí)的算法等價于求解比較好化問題的算法,也就是求解析解或數(shù)值解梯度下降算法定義:是一個用來求函數(shù)最小值的算法批量梯度下降(BGD)\theta_{0}=\theta_{0}-\alpha\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m(h_{\theta}(x^{i})-y^{i})\theta_{1}=\theta_{1}-\alpha\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m((h_{\theta}(x^{i})-y^{i}))x^{i})隨機梯度下降法(SGD)\theta_{i}=\theta_{i}-\alpha((h_{\theta}。 深度智谷深度人工智能學(xué)院拉普拉斯金字塔。
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)院圖像濾波算法。青海機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)視頻
深度智谷深度人工智能學(xué)院決策樹算法培訓(xùn)。青海機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)視頻
第四步：數(shù)據(jù)集實操雖然有了系統(tǒng)化流程和相關(guān)工具，仍需要多加練習(xí)，方能生巧。在標(biāo)準(zhǔn)機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集上的實踐。使用真實的數(shù)據(jù)集，從實際問題領(lǐng)域收集（而不是人為虛構(gòu)的）。使用適合的內(nèi)存或Excel電子表格的小型數(shù)據(jù)集。使用易于理解的數(shù)據(jù)集，以便了解期望的結(jié)果類型。練習(xí)不同類型的數(shù)據(jù)集，練習(xí)一些讓你不喜歡的問題，因為你將不得不提高技術(shù)來獲得解決方案。在數(shù)據(jù)問題中找出不同的特征，例如：不同類型的監(jiān)督學(xué)習(xí)，如分類和回歸。從數(shù)十，數(shù)百，數(shù)千和數(shù)百萬個實例的不同大小的數(shù)據(jù)集。不到十個，幾十個，幾百個和幾千個屬性的不同數(shù)量的屬性。來自實數(shù)，整數(shù)，分類，序數(shù)和混合的不同屬性類型。不同的領(lǐng)域，迫使你迅速理解和了解一個你以前沒有解決過的新問題。使用UCI機器學(xué)習(xí)庫這些是**常用和比較好理解的數(shù)據(jù)集，也是比較好的開始。在這篇文章中了解更多：使用UCI機器學(xué)習(xí)庫中的小型內(nèi)存數(shù)據(jù)集練習(xí)機器學(xué)習(xí)使用機器學(xué)習(xí)比賽，如Kaggle這些數(shù)據(jù)集通常較大，需要更多的準(zhǔn)備才能建模。有關(guān)您可以練習(xí)的很受歡迎的數(shù)據(jù)集列表，請參閱以下文章：真實世界的機器學(xué)習(xí)問題之旅對你自己的設(shè)計問題的實踐收集有關(guān)您的重要機器學(xué)習(xí)問題的數(shù)據(jù)。 青海機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)視頻
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