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1，機器學習十大算法是哪些知乎
2，機器學習一般常用的算法有哪些哪個平臺學習機器算法比較好
3，什么是機器學習周志華
4，基于統(tǒng)計和機器學習的算法有哪些

1，機器學習十大算法是哪些知乎

還記得我剛來算法組的時候，我不懂tfidf是什么，更不要說什么svd,lda了聽都沒聽過，不懂user-based和item-based的區(qū)別，甚至連貝葉斯公式都寫不全。在最初的一段時間，我看別人的代碼

決策樹隨機森林算法邏輯回歸SVM樸素貝葉斯K最近鄰算法K均值算法Adaboost 算法神經(jīng)網(wǎng)絡馬爾可夫

機器學習十大算法是哪些知乎

2，機器學習一般常用的算法有哪些哪個平臺學習機器算法比較好

通常而言，能夠深入研究機器學習算法，并按照自己項目需求進行定制開發(fā)的人，編程語言真的是一個很次要的問題。自己去google搜索下面的關(guān)鍵詞吧，很多機器學習的算法實現(xiàn)。machine learning in Javamachine learning in C++machine learning in Pythonmachine learning in Matlabmachine learning in R

樓主肯定對機器學習了解不多才會提這種問題。這問題專業(yè)程度看起來和“機器學習工程師”這詞匯一樣。機器學習，基礎的pca模型理論，貝葉斯，boost,adaboost, 模式識別中的各種特征，諸如hog，haar,sift等深度學習里的dbn，cnn，bp，rbm等等。非專業(yè)出身，只是略懂一點。沒有常用的，只是針對需求有具體的設計，或者需要自己全新設計一個合適的算法，現(xiàn)在最熱門的算是cnn(convolutional neural networks)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡了。優(yōu)點:不需要訓練獲取特征，在學習過程中自動提取圖像中的特征，免去了常規(guī)方法中，大量訓練樣本的時間。在樣本足夠大的情況下，能夠得到非常精確的識別結(jié)果。一般都能95%+的正確率。缺點：硬件要求高，cuda的并行框架算是用的很火的了。但是一般的臺式機跑一個demo花費的時間長資源占用高。不過這也是這塊算法的通病。

機器學習一般常用的算法有哪些哪個平臺學習機器算法比較好

3，什么是機器學習周志華

醫(yī)學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析。訓練集中的目標是由人標注的，③ 強化學習，以下分別介紹這三種方法的區(qū)別？廣義來說，有三種機器學習算法：① 監(jiān)督式學習，② 非監(jiān)督式學習首先關(guān)注什么是機器學習？機器學習有下面幾種定義：機器學習是一門人工智能的科學。這個算法訓練機器進行決策。它是這樣工作的：機器被放在一個能讓它通過反復試錯來訓練自己的環(huán)境中。機器從過去的經(jīng)驗中進行學習，并且嘗試利用了解最透徹的知識作出精確的判斷。強化學習的例子有，當新的數(shù)據(jù)到來時，可以根據(jù)這個函數(shù)預測結(jié)果、語音和手寫識別：通過觀察來學習做成如何的動作。每個動作都會對環(huán)境有所影響，學習對象根據(jù)觀察到的周圍環(huán)境的反饋來做出判斷，該領域的主要研究對象是人工智能。機器學習是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗，以此優(yōu)化計算機程序的性能標準，特別是如何在經(jīng)驗學習中改善具體算法的性能。機器學習是對能通過經(jīng)驗自動改進的計算機算法的研究、DNA序列測序。這種分析方式被廣泛地用來細分客戶，根據(jù)干預的方式分為不同的用戶組。非監(jiān)督式學習的例子有。常見的監(jiān)督學習算法包括線性回歸分析和邏輯回歸分析。監(jiān)督式學習的例子有：線性回歸：馬爾可夫決策過程。常見的機器學習算法有哪些。一種經(jīng)常引用的英文定義是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.通俗一點的解釋就是，機器學習算法可以從過去已知的數(shù)據(jù)中學習數(shù)據(jù)隱藏的規(guī)律。常見的無監(jiān)督學習算法有聚類。監(jiān)督學習的訓練集要求是包括輸入和輸出，也可以說是特征和目標，利用這些學習來的規(guī)律，在給定一定輸入的情況下，對未來進行預測。機器學習的應用領域有哪些。監(jiān)督式學習定義？機器學習已廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺、自然語言處理、邏輯回歸等、生物特征識別、搜索引擎。機器學習算法的分類以及這些分類之間的區(qū)別是什么、戰(zhàn)略游戲和機器人等眾多領域：關(guān)聯(lián)算法和 K – 均值算法。強化學習定義：從給定的訓練數(shù)據(jù)集中學習出一個函數(shù)。非監(jiān)督式學習定義：與監(jiān)督學習相比，訓練集沒有人為標注的結(jié)果、隨機森林、K – 近鄰算法、決策樹

機器學習(machine learning, ml)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

什么是機器學習周志華

4，基于統(tǒng)計和機器學習的算法有哪些

很多，主要說下監(jiān)督學習這塊的算法哈。歡迎討論。1. svm，支撐向量機，通過找到樣本空間中的一個超平面，實現(xiàn)樣本的分類，也可以作回歸，主要用在文本分類，圖像識別等領域，詳見：；2. lr，邏輯回歸，本質(zhì)也是線性回歸，通過擬合擬合樣本的某個曲線，然后使用邏輯函數(shù)進行區(qū)間縮放，但是一般用來分類，主要用在ctr預估、推薦等；3. nn，神經(jīng)網(wǎng)絡，通過找到某種非線性模型擬合數(shù)據(jù)，主要用在圖像等；4. nb，樸素貝葉斯，通過找到樣本所屬于的聯(lián)合分步，然后通過貝葉斯公式，計算樣本的后驗概率，從而進行分類，主要用來文本分類；5. dt，決策樹，構(gòu)建一棵樹，在節(jié)點按照某種規(guī)則（一般使用信息熵）來進行樣本劃分，實質(zhì)是在樣本空間進行塊狀的劃分，主要用來分類，也有做回歸，但更多的是作為弱分類器，用在model embedding中；6. rf，隨進森林，是由許多決策樹構(gòu)成的森林，每個森林中訓練的樣本是從整體樣本中抽樣得到，每個節(jié)點需要進行劃分的特征也是抽樣得到，這樣子就使得每棵樹都具有獨特領域的知識，從而有更好的泛化能力；7. gbdt，梯度提升決策樹，實際上也是由多棵樹構(gòu)成，和rf不同的是，每棵樹訓練樣本是上一棵樹的殘差，這體現(xiàn)了梯度的思想，同時最后的結(jié)構(gòu)是用這所有的樹進行組合或者投票得出，主要用在推薦、相關(guān)性等；8. knn，k最近鄰，應該是最簡單的ml方法了，對于未知標簽的樣本，看與它最近的k個樣本(使用某種距離公式，馬氏距離或者歐式距離)中哪種標簽最多，它就屬于這類；

傳統(tǒng)gbdt以cart作為基分類器，xgboost還支持線性分類器，這個時候xgboost相當于帶l1和l2正則化項的邏輯斯蒂回歸（分類問題）或者線性回歸（回歸問題）。傳統(tǒng)gbdt在優(yōu)化時只用到一階導數(shù)信息，xgboost則對代價函數(shù)進行了二階泰勒展開，同時用到了一階和二階導數(shù)。順便提一下，xgboost工具支持自定義代價函數(shù)，只要函數(shù)可一階和二階求導。 xgboost在代價函數(shù)里加入了正則項，用于控制模型的復雜度。正則項里包含了樹的葉子節(jié)點個數(shù)、每個葉子節(jié)點上輸出的score的l2模的平方和。從bias-variance tradeoff角度來講，正則項降低了模型的variance，使學習出來的模型更加簡單，防止過擬合，這也是xgboost優(yōu)于傳統(tǒng)gbdt的一個特性。 shrinkage（縮減），相當于學習速率（xgboost中的eta）。xgboost在進行完一次迭代后，會將葉子節(jié)點的權(quán)重乘上該系數(shù)，主要是為了削弱每棵樹的影響，讓后面有更大的學習空間。實際應用中，一般把eta設置得小一點，然后迭代次數(shù)設置得大一點。（補充：傳統(tǒng)gbdt的實現(xiàn)也有學習速率）列抽樣（column subsampling）。xgboost借鑒了隨機森林的做法，支持列抽樣，不僅能降低過擬合，還能減少計算，這也是xgboost異于傳統(tǒng)gbdt的一個特性。對缺失值的處理。對于特征的值有缺失的樣本，xgboost可以自動學習出它的分裂方向。 xgboost工具支持并行。boosting不是一種串行的結(jié)構(gòu)嗎?怎么并行的？注意xgboost的并行不是tree粒度的并行，xgboost也是一次迭代完才能進行下一次迭代的（第t次迭代的代價函數(shù)里包含了前面t-1次迭代的預測值）。xgboost的并行是在特征粒度上的。我們知道，決策樹的學習最耗時的一個步驟就是對特征的值進行排序（因為要確定最佳分割點），xgboost在訓練之前，預先對數(shù)據(jù)進行了排序，然后保存為block結(jié)構(gòu)，后面的迭代中重復地使用這個結(jié)構(gòu)，大大減小計算量。這個block結(jié)構(gòu)也使得并行成為了可能，在進行節(jié)點的分裂時，需要計算每個特征的增益，最終選增益最大的那個特征去做分裂，那么各個特征的增益計算就可以開多線程進行。可并行的近似直方圖算法。樹節(jié)點在進行分裂時，我們需要計算每個特征的每個分割點對應的增益，即用貪心法枚舉所有可能的分割點。當數(shù)據(jù)無法一次載入內(nèi)存或者在分布式情況下，貪心算法效率就會變得很低，所以xgboost還提出了一種可并行的近似直方圖算法，用于高效地生成候選的分割點。