KNNk臨近算法遍歷所有訓練樣本，求距離**近的點的結論，作為***的預測結果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論的概率轉為：在結論條件下屬性的概率的乘積*結論的概率求得樣本屬性的在結論上的出現次數，樣本結論的次數，商就是P(B|A)MR版：map求拼接keyvalue（key：屬性-結論|結論，value：1）combine求和（key：屬性-結論|結論，value：count）reduce和combine相同決策樹：id3香農熵根據香農熵比較大的來選擇分裂特征，香農熵中的p(x)是在結論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**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據，不同分類在超平面的兩側；使得超平面離樣本幾何距離比較大；使用對偶和梯度上升，調整超平面的參數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院圖像直方圖操作。青海機器學習培訓視頻
3.聚類聚類方法的目標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)督機器學習方法。聚類方法不借助輸出信息進行訓練，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量。當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)建的簇的數量。（注意，選取K值時有多種技術可供選擇，比如肘部法則。）大體上，K均值聚類法對數據點的處理步驟包括：1.隨機選擇數據中的K個中心。2.將每個數據點分配給**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)，要提前設置比較大迭代次數。）下圖將K均值聚類法應用于建筑物的數據集。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、插入式設備（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：插入式設備和可燃氣體。 青海機器學習培訓視頻深度智谷深度人工智能學院數據處理算法模型。
使用坐標梯度上升求得參數w向量，求導后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)次數數值預測線性回歸回歸函數的確定，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，每個樣本有權重D,每個弱分類器也有權重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，列抽數量是遠遠小于數據特征n<<。
機器學習(MachineLearning)定義:為了解決任務T,設計一段程序,從經驗E中學習,達到性能度量值P,當且*當有了經驗E后,經過P評判,程序在處理T時的性能得到提升.機器學習方法三要素模型就是要學習的概率分布或決策函數所有可能的條件概率分布或者決策函數構成的**就是模型的假設空間策略從假設空間中學習比較好模型的方法,稱為策略衡量模型好與不好需要一些指標,這時引入風險函數和損失函數來衡量預測值和真實值通常是不想等的,我們用損失函數或代價函數來度量預測錯誤的程度,記作L(Y,f(x))-0~1損失函數-平方損失函數-***損失函數-對數損失函數R=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^nL(y_{i},f(x_{i}))+\lambdaJ(f)算法是指學習模型時的具體計算方法,求解比較好模型歸結為一個比較好化問題,統(tǒng)計學習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值解梯度下降算法定義:是一個用來求函數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院拉普拉斯金字塔。
6.神經網絡與深度學習與線性模型的線性回歸和邏輯回歸相比，神經網絡的目標是通過向模型添加參數層來捕獲數據中的非線性模式。下圖中，簡單神經網絡有四個輸入，一個帶有五個參數的隱藏層和一個輸出層。具有一個隱藏層的神經網絡其實，神經網絡的結構十分靈活，可以構建出我們所熟知的的線性回歸和邏輯回歸。深度學習一詞來自具有多個隱藏層的神經網絡（見下圖），是對各種體系結構的一個概括。跟上深度學習發(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習，使得不斷有新方法涌現出來。深度學習：具有多個隱藏層的神經網絡為達到比較好效果，深度學習技術需要大量的數據，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中對許多參數進行自我調整。鑒于此，就不難理解為什么深度學習從業(yè)者要用配備強大圖形處理單元（GPU）功能的計算機了。深度學習技術在視覺（圖像分類）、文本、音頻和視頻領域的應用**為成功。**常見的深度學習軟件包有Tensorflow和PyTorch。 深度智谷深度人工智能學院圖像濾波算法。青海機器學習培訓視頻
深度智谷深度人工智能學院決策樹算法培訓。青海機器學習培訓視頻
第四步：數據集實操雖然有了系統(tǒng)化流程和相關工具，仍需要多加練習，方能生巧。在標準機器學習數據集上的實踐。使用真實的數據集，從實際問題領域收集（而不是人為虛構的）。使用適合的內存或Excel電子表格的小型數據集。使用易于理解的數據集，以便了解期望的結果類型。練習不同類型的數據集，練習一些讓你不喜歡的問題，因為你將不得不提高技術來獲得解決方案。在數據問題中找出不同的特征，例如：不同類型的監(jiān)督學習，如分類和回歸。從數十，數百，數千和數百萬個實例的不同大小的數據集。不到十個，幾十個，幾百個和幾千個屬性的不同數量的屬性。來自實數，整數，分類，序數和混合的不同屬性類型。不同的領域，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機器學習庫這些是**常用和比較好理解的數據集，也是比較好的開始。在這篇文章中了解更多：使用UCI機器學習庫中的小型內存數據集練習機器學習使用機器學習比賽，如Kaggle這些數據集通常較大，需要更多的準備才能建模。有關您可以練習的很受歡迎的數據集列表，請參閱以下文章：真實世界的機器學習問題之旅對你自己的設計問題的實踐收集有關您的重要機器學習問題的數據。 青海機器學習培訓視頻
成都深度智谷科技有限公司辦公設施齊全，辦公環(huán)境優(yōu)越，為員工打造良好的辦公環(huán)境。致力于創(chuàng)造***的產品與服務，以誠信、敬業(yè)、進取為宗旨，以建深度人工智能教育產品為目標，努力打造成為同行業(yè)中具有影響力的企業(yè)。公司以用心服務為重點價值，希望通過我們的專業(yè)水平和不懈努力，將人工智能基礎軟件開發(fā)；人工智能教育服務；云計算裝備技術服務；人工智能通用應用系統(tǒng)；企業(yè)管理咨詢；技術服務、技術開發(fā)、技術咨詢、技術交流、技術轉讓、技術推廣；人工智能行業(yè)應用系統(tǒng)集成服務；互聯網數據服務。等業(yè)務進行到底。深度智谷始終以質量為發(fā)展，把顧客的滿意作為公司發(fā)展的動力，致力于為顧客帶來***的人工智能培訓，深度學習培訓，AI培訓，AI算法工程師培訓。