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。 深度智谷深度人工智能學(xué)院數(shù)據(jù)處理算法模型。廣東大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

    8.強化學(xué)習(xí)試想，迷宮中有只老鼠，在試圖尋找藏在某處的奶酪。老鼠進迷宮的次數(shù)越多，它就越有可能找到奶酪。一開始，老鼠可能會隨機走動，但一段時間后，它就能意識到怎樣走可以找到奶酪。老鼠找奶酪的過程反映了使用強化學(xué)習(xí)來訓(xùn)練系統(tǒng)或游戲的方法。一般來說，強化學(xué)習(xí)是一種幫助代理從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)的機器學(xué)習(xí)方法。通過在設(shè)定環(huán)境中記錄操作并使用試錯法，強化學(xué)習(xí)可以比較大化累積獎勵。在上述示例中，代理是老鼠，環(huán)境是迷宮。老鼠的可能操作是：前移、后移、左移或右移，奶酪則是獎勵。如果一個問題幾乎沒有任何歷史數(shù)據(jù)，就可以選擇強化學(xué)習(xí)方法，因為它不需要事先提供信息（這一點不同于傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法）。在強化學(xué)習(xí)框架中，你可以隨時了解數(shù)據(jù)。因此強化學(xué)習(xí)的應(yīng)用在游戲方面的成功也就不足為奇了，特別是在國際象棋和圍棋這類“完美信息”型游戲上的應(yīng)用。在游戲中，可以迅速根據(jù)代理和環(huán)境的反饋做出調(diào)整，從而使模型能夠快速學(xué)習(xí)。強化學(xué)習(xí)的缺點則是如果問題很復(fù)雜，訓(xùn)練時間也許會很長。IBM的DeepBlue曾在1997年擊敗了人類比較好國際象棋選手，同樣，基于深度學(xué)習(xí)的算法AlphaGo也于2016年擊敗了人類比較好圍棋選手。 貴州機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)價格深度智谷深度人工智能學(xué)院圖像邊界檢測。

    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?fù)?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。現(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。

    什么是機器學(xué)習(xí)？在解釋機器學(xué)習(xí)的原理之前，先把**精髓的基本思路介紹給大家，理解了機器學(xué)***本質(zhì)的東西，就能更好的利用機器學(xué)習(xí)，同時這個解決問題的思維還可以用到工作和生活中。機器學(xué)習(xí)的基本思路把現(xiàn)實生活中的問題抽象成數(shù)學(xué)模型，并且很清楚模型中不同參數(shù)的作用利用數(shù)學(xué)方法對這個數(shù)學(xué)模型進行求解，從而解決現(xiàn)實生活中的問題評估這個數(shù)學(xué)模型，是否真正的解決了現(xiàn)實生活中的問題，解決的如何？無論使用什么算法，使用什么樣的數(shù)據(jù)，**根本的思路都逃不出上面的3步！機器學(xué)習(xí)的基本思路當(dāng)我們理解了這個基本思路，我們就能發(fā)現(xiàn)：不是所有問題都可以轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)問題的。那些沒有辦法轉(zhuǎn)換的現(xiàn)實問題AI就沒有辦法解決。同時**難的部分也就是把現(xiàn)實問題轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)問題這一步。機器學(xué)習(xí)的原理下面以監(jiān)督學(xué)習(xí)為例，給大家講解一下機器學(xué)習(xí)的實現(xiàn)原理。假如我們正在教小朋友識字（一、二、三）。我們首先會拿出3張卡片，然后便讓小朋友看卡片，一邊說“一條橫線的是一、兩條橫線的是二、三條橫線的是三”。 深度智谷深度人工智能學(xué)院分水嶺算法。

    機器學(xué)習(xí)方法》比較***系統(tǒng)地介紹了機器學(xué)習(xí)的方法和技術(shù)，不僅詳細(xì)闡述了許多經(jīng)典的學(xué)習(xí)方法，還討論了一些有生命力的新理論、新方法。全書共分為13章，分別介紹了機器學(xué)習(xí)的基本概念、**近鄰規(guī)則、貝葉斯學(xué)習(xí)、決策樹、基于事例推理的學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、遺傳算法、集成學(xué)習(xí)、糾錯輸出編碼、聚類分析、強化學(xué)習(xí)。各章對原理的敘述力求概念清晰、表達(dá)準(zhǔn)確，突出理論聯(lián)系實際，富有啟發(fā)性，易于理解?！稒C器學(xué)習(xí)方法》可作為高等院校計算機、自動化、電子和通信等專業(yè)研究生和高年級本科生的教材和參考書?！稒C器學(xué)習(xí)方法》內(nèi)容對從事人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別等相關(guān)領(lǐng)域研究的科技人員具有較好的參考價值。 深度智谷深度人工智能學(xué)院傅里葉變換。上海機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)資料

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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?。╅_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。從專家身上學(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。在論壇和問答網(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。 廣東大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

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