（1）決策樹決策樹歸納是經典的分類算法。它采用自頂向下遞歸的各個擊破方式構造決策樹。樹的每一個結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**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。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。 深度智谷深度人工智能學院傅里葉變換。云南在線機器學習培訓

    監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、強化學習機器學習根據訓練方法大致可以分為3大類：監(jiān)督學習非監(jiān)督學習強化學習除此之外，大家可能還聽過“半監(jiān)督學習”之類的說法，但是那些都是基于上面3類的變種，本質沒有改變。監(jiān)督學習監(jiān)督學習是指我們給算法一個數據集，并且給定正確答案。機器通過數據來學習正確答案的計算方法。舉個栗子：我們準備了一大堆貓和狗的照片，我們想讓機器學會如何識別貓和狗。當我們使用監(jiān)督學習的時候，我們需要給這些照片打上標簽。將打好標簽的照片用來訓練我們給照片打的標簽就是“正確答案”，機器通過大量學習，就可以學會在新照片中認出貓和狗。當機器遇到新的小狗照片時就能認出他這種通過大量人工打標簽來幫助機器學習的方式就是監(jiān)督學習。這種學習方式效果非常好，但是成本也非常高。 天津攜程公司機器學習培訓深度智谷深度人工智能學院圖像濾波算法。

    fp-growth：求頻繁**的算法，只用遍歷數據集兩次，就可建立fp樹遍歷**，求**小項集的出現(xiàn)次數給所有樣本內部排序，并且過濾掉出現(xiàn)次數小于閾值的項集用排序好的數據建立fp樹，樹是字典樹，節(jié)點是頻繁**的路徑，值是路徑出現(xiàn)次數fp樹建好后，使用header鏈表，自底向上獲得頻繁項mahout的分布式fp：***次遍歷樣本一樣，求**小項集的出現(xiàn)次數根據排序的**小項集，分割項集，如a,b,c,d,e,f,g,分割數據a,b,c,d,e,f,g;c,d,e,f,g;efg;這樣頻繁**不會應為分片而丟失（可以理解為fp樹從頂向下分割數據）基于項目的推薦算法：計算人-物計算物-物獲得物和物的相似矩陣在用相似矩陣*人-物，就是人和其他物品的關聯(lián)度。

    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(xiàn)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機器學習價格。

    人類一直試圖讓機器具有智能，也就是人工智能（ArtificialIntelligence）。從上世紀50年代，人工智能的發(fā)展經歷了“推理期”，通過賦予機器邏輯推理能力使機器獲得智能，當時的AI程序能夠證明一些***的數學定理，但由于機器缺乏知識，遠不能實現(xiàn)真正的智能。因此，70年代，人工智能的發(fā)展進入“知識期”，即將人類的知識總結出來教給機器，使機器獲得智能。在這一時期，大量的**系統(tǒng)問世，在很多領域取得大量成果，但由于人類知識量巨大，故出現(xiàn)“知識工程瓶頸”。\quad無論是“推理期”還是“知識期”，機器都是按照人類設定的規(guī)則和總結的知識運作，永遠無法超越其創(chuàng)造者，其次人力成本太高。于是，一些學者就想到，如果機器能夠自我學習問題不就迎刃而解了嗎！機器學習（MachineLearning）方法應運而生，人工智能進入“機器學習時期”?！皺C器學習時期”也分為三個階段，80年代，連接主義較為流行，**工作有感知機（Perceptron）和神經網絡（NeuralNetwork）。90年代，統(tǒng)計學習方法開始占據主流舞臺，代表性方法有支持向量機（SupportVectorMachine），進入21世紀，深度神經網絡被提出，連接主義卷土從來，隨著數據量和計算能力的不斷提升，以深度學習。 深度智谷深度人工智能學院決策樹算法培訓。陜西哪家機器學習培訓好

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    機器學習方法》比較***系統(tǒng)地介紹了機器學習的方法和技術，不僅詳細闡述了許多經典的學習方法，還討論了一些有生命力的新理論、新方法。全書共分為13章，分別介紹了機器學習的基本概念、**近鄰規(guī)則、貝葉斯學習、決策樹、基于事例推理的學習、關聯(lián)規(guī)則學習、神經網絡、支持向量機、遺傳算法、集成學習、糾錯輸出編碼、聚類分析、強化學習。各章對原理的敘述力求概念清晰、表達準確，突出理論聯(lián)系實際，富有啟發(fā)性，易于理解。《機器學習方法》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。《機器學習方法》內容對從事人工智能、機器學習、數據挖掘、模式識別等相關領域研究的科技人員具有較好的參考價值。 云南在線機器學習培訓

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