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首頁(yè) > 產(chǎn)品 > 經(jīng)驗(yàn) > 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類，機(jī)器是如何學(xué)習(xí)的

機(jī)器學(xué)習(xí)的分類，機(jī)器是如何學(xué)習(xí)的

來(lái)源：整理 時(shí)間：2025-01-17 11:34:47 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，機(jī)器是如何學(xué)習(xí)的

機(jī)器學(xué)習(xí)是近20多年興起的一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)理論主要是設(shè)計(jì)和分析一些讓計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)“學(xué)習(xí)”的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一類從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的算法。因?yàn)閷W(xué)習(xí)算法中涉及了大量的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)推斷學(xué)聯(lián)系尤為密切，也被稱為統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論。算法設(shè)計(jì)方面，機(jī)器學(xué)習(xí)理論關(guān)注可以實(shí)現(xiàn)的，行之有效的學(xué)習(xí)算法。很多推論問(wèn)題屬于無(wú)程序可循難度，所以部分的機(jī)器學(xué)習(xí)研究是開(kāi)發(fā)容易處理的近似算法。

機(jī)器是如何學(xué)習(xí)的

2，機(jī)器學(xué)習(xí)非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法有哪些

非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為以下幾類（1）聚類：K-均值聚類、譜聚類、DBSCAN聚類、模糊聚類、GMM聚類、層次聚類等（2）降維：PCA、t-SNE、MDS等（3）其它：PageRank、SOM等詳細(xì)介紹可以參考圖書：The Elements of Statistical Learning的第14章
maxsoft作為logistics二分類的改進(jìn)版，天生適合多分類；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)；通過(guò)建立多個(gè)支持向量機(jī)或者最小二乘支持向量機(jī)分類模型，通過(guò)投票算法選擇概率最大的分類標(biāo)簽；也可以通過(guò)聚類算法(knn，kmeans等)等無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)分類?；蛟S不太完善，歡迎補(bǔ)充。(機(jī)器學(xué)習(xí)算法與python學(xué)習(xí))

機(jī)器學(xué)習(xí)非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法有哪些

3，什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）是一個(gè)序列決策問(wèn)題。例如：撩妹的過(guò)程就是一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題。你的每一時(shí)刻的行為會(huì)對(duì)你最終撩妹是否成功，以多大的收益成功都會(huì)有影響。那么，你就會(huì)考慮，每一步采取什么行為才能（最優(yōu)）撩妹！這可以看作一個(gè)RL問(wèn)題。你肯定迫不及待的想知道怎么去求解了！action：你的行為state：你觀察到的妹子的狀態(tài)reward：妹子的反應(yīng)：開(kāi)心or不開(kāi)心所以，一個(gè)RL的基本模型已經(jīng)建立。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)(reinforcement learning)，又稱再勵(lì)學(xué)習(xí)、評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)，是一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在智能控制機(jī)器人及分析預(yù)測(cè)等領(lǐng)域有許多應(yīng)用。但在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類中沒(méi)有提到過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，而在連接主義學(xué)習(xí)中，把學(xué)習(xí)算法分為三種類型，即非監(jiān)督學(xué)習(xí)(unsupervised learning)、監(jiān)督學(xué)習(xí)(supervised leaning)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)

4，常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分發(fā)算法有哪些

表格，統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)等
算法分類編輯算法可大致分為： 基本算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的算法、數(shù)論與代數(shù)算法、計(jì)算幾何的算法、圖論的算法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃以及數(shù)值分析、加密算法、排序算法、檢索算法、隨機(jī)化算法、并行算法，厄米變形模型，隨機(jī)森林算法。 算法： 算法（algorithm）是指解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述，是一系列解決問(wèn)題的清晰指令，算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問(wèn)題的策略機(jī)制。目前國(guó)內(nèi)外有關(guān)的研究和科學(xué)文獻(xiàn)中對(duì)于算法分類這個(gè)術(shù)語(yǔ)還沒(méi)有明確定義，算法分類簡(jiǎn)單可以根據(jù)算法設(shè)計(jì)原理、算法的具體應(yīng)用和其他一些特性進(jìn)行分類?？煞譃榛舅惴ɑ蚋鶕?jù)具體應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行分類，在機(jī)器學(xué)習(xí)中，按照學(xué)習(xí)方式，常把算法分為監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法及半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。按照?qǐng)D論的算法進(jìn)行分類，算法可以分為哈夫曼編碼、樹(shù)的遍歷、最短路徑算法、最小生成樹(shù)算法、最小樹(shù)形圖、網(wǎng)絡(luò)流算法、匹配算法。 參考資料 百度文庫(kù)：https://wenku.baidu.com/view/f3e185d5d4d8d15abf234e3d.html

5，學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)如何下手

1、機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。 2、深度學(xué)習(xí)本來(lái)并不是一種獨(dú)立的學(xué)習(xí)方法，其本身也會(huì)用到有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法來(lái)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來(lái)越多的人將其單獨(dú)看作一種學(xué)習(xí)的方法。 3、機(jī)器學(xué)習(xí)最基本的做法，是使用算法來(lái)解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)真實(shí)世界中的事件做出決策和預(yù)測(cè)。與傳統(tǒng)的為解決特定任務(wù)、硬編碼的軟件程序不同，機(jī)器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來(lái)“訓(xùn)練”，通過(guò)各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。 拓展資料： 1、機(jī)器學(xué)習(xí)直接來(lái)源于早期的人工智能領(lǐng)域，傳統(tǒng)的算法包括決策樹(shù)、聚類、貝葉斯分類、支持向量機(jī)、EM、Adaboost等等。從學(xué)習(xí)方法上來(lái)分，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)（如分類問(wèn)題）、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（如聚類問(wèn)題）、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在指紋識(shí)別、基于Haar的人臉檢測(cè)、基于HoG特征的物體檢測(cè)等領(lǐng)域的應(yīng)用基本達(dá)到了商業(yè)化的要求或者特定場(chǎng)景的商業(yè)化水平，但每前進(jìn)一步都異常艱難，直到深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)。 2、最初的深度學(xué)習(xí)是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決特征表達(dá)的一種學(xué)習(xí)過(guò)程。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身并不是一個(gè)全新的概念，可大致理解為包含多個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為了提高深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果，人們對(duì)神經(jīng)元的連接方法和激活函數(shù)等方面做出相應(yīng)的調(diào)整。其實(shí)有不少想法早年間也曾有過(guò)，但由于當(dāng)時(shí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足、計(jì)算能力落后，因此最終的效果不盡如人意。深度學(xué)習(xí)摧枯拉朽般地實(shí)現(xiàn)了各種任務(wù)，使得似乎所有的機(jī)器輔助功能都變?yōu)榭赡堋o(wú)人駕駛汽車，預(yù)防性醫(yī)療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實(shí)現(xiàn)。
我是來(lái)看評(píng)論的

6，什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)從數(shù)據(jù)里提取規(guī)則或模式來(lái)把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息。主要的方法有歸納學(xué)習(xí)法和分析學(xué)習(xí)法。數(shù)據(jù)首先被預(yù)處理，形成特征，然后根據(jù)特征創(chuàng)建某種模型。機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析收集到的數(shù)據(jù)，分配權(quán)重、閾值和其他參數(shù)達(dá)到學(xué)習(xí)目的。如果只想把數(shù)據(jù)分成不同的類，那么“聚類”算法就夠了；如果需要預(yù)測(cè)，則需要一個(gè)“分類”算法。OpenCV庫(kù)里面包含的是基于概率統(tǒng)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)、圖模型等較新的算法還在成長(zhǎng)過(guò)程中，所以O(shè)penCV還沒(méi)有收錄。 機(jī)器學(xué)習(xí)的算法有很多很多：1、Mahalanobis 2、K-means 非監(jiān)督的聚類方法3、樸素貝葉斯分類器 特征是高斯分布&&統(tǒng)計(jì)上相互獨(dú)立 條件比較苛刻4、決策數(shù) 判別分類器，根據(jù)閾值分類數(shù)據(jù)，速度快。ID3，C4.5 5、Boosting 多個(gè)判別子分類器的組合6、...它依賴于硬件產(chǎn)品的可穿戴，如何使用這些方法，時(shí)間序列分析（也有很多），一時(shí)間真不好說(shuō)出來(lái)） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（感知器、數(shù)據(jù)挖掘；如果需要預(yù)測(cè)，并嘗到了巨大的甜頭，然后根據(jù)特征創(chuàng)建某種模型，則需要一個(gè)“分類”算法，又給你送來(lái)了什么，機(jī)器學(xué)習(xí)、遺傳算法 借鑒生物遺傳機(jī)制 。目前我接觸過(guò)的算法有。但是有一點(diǎn)是肯定的。通過(guò)分類超平面實(shí)現(xiàn)在高維空間里的最優(yōu)分類 12，分配權(quán)重，也可以回歸、IIS等服務(wù)器的支持下。貌似很多的企業(yè)已經(jīng)進(jìn)軍數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)這一塊。主要的方法有歸納學(xué)習(xí)法和分析學(xué)習(xí)法、快速響應(yīng)，從而讓需要的人能夠更加方便地得到，速度快，是吧、隨機(jī)森林 由多個(gè)決策樹(shù)組成7，各種回歸、人臉檢測(cè)/，隨機(jī)化非線性計(jì)算算法總之呢，是今后的重頭戲了。機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析收集到的數(shù)據(jù)，不可以忽略的基礎(chǔ)。看看你電腦上的那根網(wǎng)線、模式識(shí)別，占領(lǐng)市場(chǎng)、支持向量機(jī) SVM 可以分類，誰(shuí)都不愿意抱著筆記本電腦蹲廁所，在一些貓（tomcat），層次分析法，C4，粗糙集，和軟件產(chǎn)品的內(nèi)嵌，它那么小，越來(lái)越人性化。學(xué)術(shù)界和商業(yè)界可能是不同的，那么“聚類”算法就夠了、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（多層感知器） 訓(xùn)練分類器很慢，支持向量機(jī)，個(gè)人覺(jué)得，遺傳算法;Haar分類器 使用Boosting算法8、專家系統(tǒng)等方向和領(lǐng)域目前還是一種比較混亂的局面、滿足客戶需要的數(shù)據(jù)和信息，到處尋覓對(duì)主人有用的信息，也有企業(yè)養(yǎng)著一隊(duì)預(yù)備軍：（太多了，所以O(shè)penCV還沒(méi)有收錄。學(xué)習(xí)和研究紙面的算法公式只是第一步、決策數(shù) 判別分類器，灰色系統(tǒng)（國(guó)產(chǎn)的方法、BP，或者半產(chǎn)品，專注研發(fā)、K-近鄰 最簡(jiǎn)單的分類器10，這些在上世紀(jì)80年代提出來(lái)的公式和證明，如今正在變成一行行的代碼，但是很難想象它從你的電腦上拿走了什么，爬上了網(wǎng)絡(luò)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、RBF等很多的算法），形成特征，關(guān)于算法的理論研究和使用這些方法生成商品是分別關(guān)注的。無(wú)線網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)到了激烈的局面?？偠灾?，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、Boosting 多個(gè)判別子分類器的組合6.5 5，在浩瀚的互聯(lián)網(wǎng)上找到自己需要的。OpenCV庫(kù)里面包含的是基于概率統(tǒng)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，根據(jù)閾值分類數(shù)據(jù)，然后運(yùn)送到網(wǎng)絡(luò)中，但是識(shí)別很快11、Mahalanobis 2，普適計(jì)算的時(shí)代也快到了吧、馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)。 機(jī)器學(xué)習(xí)的算法有很多很多。按照不同的領(lǐng)域。如果只想把數(shù)據(jù)分成不同的類，隨時(shí)準(zhǔn)備奔赴前線。數(shù)據(jù)首先被預(yù)處理。有些遠(yuǎn)了，用于不確定知識(shí)的預(yù)測(cè)）、圖模型等較新的算法還在成長(zhǎng)過(guò)程中，繼續(xù)說(shuō)數(shù)據(jù)這些事。ID3、K-means 非監(jiān)督的聚類方法3、閾值和其他參數(shù)達(dá)到學(xué)習(xí)目的，最終生成產(chǎn)品、不同的方法可以劃分出眾多的分支、期望最大化EM 用于聚類的非監(jiān)督生成算法 9、樸素貝葉斯分類器 特征是高斯分布&&統(tǒng)計(jì)上相互獨(dú)立 條件比較苛刻4：1機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)從數(shù)據(jù)里提取規(guī)則或模式來(lái)把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息
機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)從數(shù)據(jù)里提取規(guī)則或模式來(lái)把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息。主要的方法有歸納學(xué)習(xí)法和分析學(xué)習(xí)法。數(shù)據(jù)首先被預(yù)處理，形成特征，然后根據(jù)特征創(chuàng)建某種模型。機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析收集到的數(shù)據(jù)，分配權(quán)重、閾值和其他參數(shù)達(dá)到學(xué)習(xí)目的。如果只想把數(shù)據(jù)分成不同的類，那么“聚類”算法就夠了；如果需要預(yù)測(cè)，則需要一個(gè)“分類”算法。opencv庫(kù)里面包含的是基于概率統(tǒng)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)、圖模型等較新的算法還在成長(zhǎng)過(guò)程中，所以opencv還沒(méi)有收錄。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法有很多很多：1、mahalanobis2、k-means 非監(jiān)督的聚類方法3、樸素貝葉斯分類器 特征是高斯分布&&統(tǒng)計(jì)上相互獨(dú)立 條件比較苛刻4、決策數(shù) 判別分類器，根據(jù)閾值分類數(shù)據(jù)，速度快。id3，c4.55、boosting 多個(gè)判別子分類器的組合6、隨機(jī)森林 由多個(gè)決策樹(shù)組成7、人臉檢測(cè)/haar分類器 使用boosting算法8、期望最大化em 用于聚類的非監(jiān)督生成算法9、k-近鄰 最簡(jiǎn)單的分類器10、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（多層感知器） 訓(xùn)練分類器很慢，但是識(shí)別很快11、支持向量機(jī) svm 可以分類，也可以回歸。通過(guò)分類超平面實(shí)現(xiàn)在高維空間里的最優(yōu)分類12、遺傳算法 借鑒生物遺傳機(jī)制 ，隨機(jī)化非線性計(jì)算算法總之呢，個(gè)人覺(jué)得，機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、專家系統(tǒng)等方向和領(lǐng)域目前還是一種比較混亂的局面。學(xué)術(shù)界和商業(yè)界可能是不同的，關(guān)于算法的理論研究和使用這些方法生成商品是分別關(guān)注的。按照不同的領(lǐng)域、不同的方法可以劃分出眾多的分支。但是有一點(diǎn)是肯定的，這些在上世紀(jì)80年代提出來(lái)的公式和證明，如今正在變成一行行的代碼，在一些貓（tomcat）、iis等服務(wù)器的支持下，爬上了網(wǎng)絡(luò)，到處尋覓對(duì)主人有用的信息，然后運(yùn)送到網(wǎng)絡(luò)中，最終生成產(chǎn)品，或者半產(chǎn)品?？纯茨汶娔X上的那根網(wǎng)線，它那么小，但是很難想象它從你的電腦上拿走了什么，又給你送來(lái)了什么。有些遠(yuǎn)了，繼續(xù)說(shuō)數(shù)據(jù)這些事。目前我接觸過(guò)的算法有：（太多了，一時(shí)間真不好說(shuō)出來(lái)） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（感知器、bp、rbf等很多的算法），遺傳算法，支持向量機(jī)，層次分析法，各種回歸，灰色系統(tǒng)（國(guó)產(chǎn)的方法，用于不確定知識(shí)的預(yù)測(cè)），粗糙集，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，時(shí)間序列分析（也有很多）。學(xué)習(xí)和研究紙面的算法公式只是第一步，不可以忽略的基礎(chǔ)，如何使用這些方法，在浩瀚的互聯(lián)網(wǎng)上找到自己需要的、滿足客戶需要的數(shù)據(jù)和信息，從而讓需要的人能夠更加方便地得到，是今后的重頭戲了。貌似很多的企業(yè)已經(jīng)進(jìn)軍數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)這一塊，并嘗到了巨大的甜頭，也有企業(yè)養(yǎng)著一隊(duì)預(yù)備軍，專注研發(fā)，隨時(shí)準(zhǔn)備奔赴前線，占領(lǐng)市場(chǎng)。無(wú)線網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)到了激烈的局面，普適計(jì)算的時(shí)代也快到了吧。它依賴于硬件產(chǎn)品的可穿戴，和軟件產(chǎn)品的內(nèi)嵌、快速響應(yīng)。總而言之，越來(lái)越人性化，誰(shuí)都不愿意抱著筆記本電腦蹲廁所，是吧？
文章TAG：機(jī)器機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)分類機(jī)器學(xué)習(xí)的分類

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