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機器學(xué)習(xí)的算法，計算機視覺 常用 哪些 機器學(xué)習(xí)算法

來源：整理 時間：2023-08-23 15:14:09 編輯：智能門戶 手機版

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1，計算機視覺 常用 哪些 機器學(xué)習(xí)算法

常用的聚類分類算法都有用到例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等時下最火的算法還是deep learning
最經(jīng)典的就是klt算法。具體有哪些你可以找綜述文獻看看，一目了然。

計算機視覺 常用 哪些 機器學(xué)習(xí)算法

2，機器學(xué)習(xí)的相關(guān)算法包括

機器學(xué)習(xí)的相關(guān)算法包括：監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。一、監(jiān)督學(xué)習(xí)1.支持向量機：是一類按監(jiān)督學(xué)習(xí)方式對數(shù)據(jù)進行二元分類的廣義線性分類器，其決策邊界是對學(xué)習(xí)樣本求解的最大邊距超平面。例如，在紙上有兩類線性可分的點，支持向量機會尋找一條直線將這兩類點區(qū)分開來，并且與這些點的距離都盡可能遠。2.決策樹：是一個預(yù)測模型，代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關(guān)系。3.樸素貝葉斯分類：對于給出的待分類項，求解此項出現(xiàn)的條件下各個類別出現(xiàn)的概率，哪個最大，就認為此待分類屬于哪個類別。貝葉斯公式為：p（A|B）=p（B|A）*p（A/p（B），其中P（A|B）表示后驗概率，P（B|A）是似然值，P（A）是類別的先驗概率，P（B）代表預(yù)測器的先驗概率。4.k-近鄰算法：是一種基于實例的學(xué)習(xí)，采用測量不同特征值之間的距離方法進行分類。其基本思路是：給定一個訓(xùn)練樣本集，然后輸入沒有標(biāo)簽的新數(shù)據(jù)，將新數(shù)據(jù)的每個特征與樣本集中數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征進行比較，找到最鄰近的k個（通常是不大于20的整數(shù)）實例，這k個實例的多數(shù)屬于某個類，就把該輸入實例分類到這個類中。

機器學(xué)習(xí)的相關(guān)算法包括

3，機器學(xué)習(xí)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(luò)馬爾可夫

機器學(xué)習(xí)十大算法 是哪些 知乎

4，機器學(xué)習(xí)有哪些算法

1.線性回歸在統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，線性回歸可能是最廣為人知也最易理解的算法之一。2.Logistic回歸Logistic回歸是機器學(xué)習(xí)從統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域借鑒過來的另一種技術(shù)。它是二分類問題的首選方法。3.線性判別分析Logistic回歸是一種傳統(tǒng)的分類算法，它的使用場景僅限于二分類問題。如果你有兩個以上的類，那么線性判別分析算法（LDA）是首選的線性分類技術(shù)。4.分類和回歸樹決策樹是一類重要的機器學(xué)習(xí)預(yù)測建模算法。5.樸素貝葉斯樸素貝葉斯是一種簡單而強大的預(yù)測建模算法。6.K最近鄰算法K最近鄰（KNN）算法是非常簡單而有效的。KNN的模型表示就是整個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。7.學(xué)習(xí)向量量化KNN算法的一個缺點是，你需要處理整個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。8.支持向量機支持向量機（SVM）可能是目前最流行、被討論地最多的機器學(xué)習(xí)算法之一。9.袋裝法和隨機森林隨機森林是最流行也最強大的機器學(xué)習(xí)算法之一，它是一種集成機器學(xué)習(xí)算法。想要學(xué)習(xí)了解更多機器學(xué)習(xí)的知識，推薦CDA數(shù)據(jù)分析師課程。CDA（CertifiedDataAnalyst），即“CDA數(shù)據(jù)分析師”，是在數(shù)字經(jīng)濟大背景和人工智能時代趨勢下，面向全行業(yè)的專業(yè)權(quán)威國際資格認證，旨在提升全民數(shù)字技能，助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動行業(yè)數(shù)字化發(fā)展。

5，機器學(xué)習(xí)非監(jiān)督機器學(xué)習(xí)算法有哪些

非監(jiān)督機器學(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)，隨機權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)；通過建立多個支持向量機或者最小二乘支持向量機分類模型，通過投票算法選擇概率最大的分類標(biāo)簽；也可以通過聚類算法(knn，kmeans等)等無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)分類?；蛟S不太完善，歡迎補充。(機器學(xué)習(xí)算法與python學(xué)習(xí))

6，機器學(xué)習(xí)有哪些常見算法

機器學(xué)習(xí)中常用的方法有：(1) 歸納學(xué)習(xí)符號歸納學(xué)習(xí)：典型的符號歸納學(xué)習(xí)有示例學(xué)習(xí)、決策樹學(xué)習(xí)。函數(shù)歸納學(xué)習(xí)(發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí))：典型的函數(shù)歸納學(xué)習(xí)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、示例學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)。(2) 演繹學(xué)習(xí)(3) 類比學(xué)習(xí)：典型的類比學(xué)習(xí)有案例(范例)學(xué)習(xí)。(4) 分析學(xué)習(xí)：典型的分析學(xué)習(xí)有解釋學(xué)習(xí)、宏操作學(xué)習(xí)。擴展資料：機器學(xué)習(xí)常見算法：1、決策樹算法決策樹及其變種是一類將輸入空間分成不同的區(qū)域，每個區(qū)域有獨立參數(shù)的算法。決策樹算法充分利用了樹形模型，根節(jié)點到一個葉子節(jié)點是一條分類的路徑規(guī)則，每個葉子節(jié)點象征一個判斷類別。先將樣本分成不同的子集，再進行分割遞推，直至每個子集得到同類型的樣本，從根節(jié)點開始測試，到子樹再到葉子節(jié)點，即可得出預(yù)測類別。此方法的特點是結(jié)構(gòu)簡單、處理數(shù)據(jù)效率較高。 2、樸素貝葉斯算法樸素貝葉斯算法是一種分類算法。它不是單一算法，而是一系列算法，它們都有一個共同的原則，即被分類的每個特征都與任何其他特征的值無關(guān)。樸素貝葉斯分類器認為這些“特征”中的每一個都獨立地貢獻概率，而不管特征之間的任何相關(guān)性。然而，特征并不總是獨立的，這通常被視為樸素貝葉斯算法的缺點。簡而言之，樸素貝葉斯算法允許我們使用概率給出一組特征來預(yù)測一個類。與其他常見的分類方法相比，樸素貝葉斯算法需要的訓(xùn)練很少。在進行預(yù)測之前必須完成的唯一工作是找到特征的個體概率分布的參數(shù)，這通?？梢钥焖偾掖_定地完成。這意味著即使對于高維數(shù)據(jù)點或大量數(shù)據(jù)點，樸素貝葉斯分類器也可以表現(xiàn)良好。 3、支持向量機算法基本思想可概括如下：首先，要利用一種變換將空間高維化，當(dāng)然這種變換是非線性的，然后，在新的復(fù)雜空間取最優(yōu)線性分類表面。由此種方式獲得的分類函數(shù)在形式上類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。支持向量機是統(tǒng)計學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個代表性算法，但它與傳統(tǒng)方式的思維方法很不同，輸入空間、提高維度從而將問題簡短化，使問題歸結(jié)為線性可分的經(jīng)典解問題。支持向量機應(yīng)用于垃圾郵件識別，人臉識別等多種分類問題。參考資料：百度百科-機器學(xué)習(xí)（多領(lǐng)域交叉學(xué)科）

7，機器學(xué)習(xí)算法有哪些最常用是哪些幾種有什么優(yōu)點

這問題太寬泛了……單純從是否有訓(xùn)練樣本來區(qū)分就有有/無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別，然后每一類中還有諸多子類，這要說完足足夠?qū)懸槐緯恕?/section>
樓主肯定對機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)工程師”這詞匯一樣。機器學(xué)習(xí)，基礎(chǔ)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(xué)習(xí)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(shè)計，或者需要自己全新設(shè)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(luò)了。優(yōu)點:不需要訓(xùn)練獲取特征，在學(xué)習(xí)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(xùn)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。

8，機器學(xué)習(xí)一般常用的算法有哪些

機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心技術(shù)，是學(xué)習(xí)人工智能必不可少的環(huán)節(jié)。機器學(xué)習(xí)中有很多算法，能夠解決很多以前難以企的問題，機器學(xué)習(xí)中涉及到的算法有不少，下面小編就給大家普及一下這些算法。一、線性回歸一般來說，線性回歸是統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)中最知名和最易理解的算法之一。這一算法中我們可以用來預(yù)測建模，而預(yù)測建模主要關(guān)注最小化模型誤差或者盡可能作出最準(zhǔn)確的預(yù)測，以可解釋性為代價。我們將借用、重用包括統(tǒng)計學(xué)在內(nèi)的很多不同領(lǐng)域的算法，并將其用于這些目的。當(dāng)然我們可以使用不同的技術(shù)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)線性回歸模型，例如用于普通最小二乘法和梯度下降優(yōu)化的線性代數(shù)解。就目前而言，線性回歸已經(jīng)存在了200多年，并得到了廣泛研究。使用這種技術(shù)的一些經(jīng)驗是盡可能去除非常相似（相關(guān)）的變量，并去除噪音。這是一種快速、簡單的技術(shù)。二、Logistic 回歸它是解決二分類問題的首選方法。Logistic 回歸與線性回歸相似，目標(biāo)都是找到每個輸入變量的權(quán)重，即系數(shù)值。與線性回歸不同的是，Logistic 回歸對輸出的預(yù)測使用被稱為 logistic 函數(shù)的非線性函數(shù)進行變換。logistic 函數(shù)看起來像一個大的S，并且可以將任何值轉(zhuǎn)換到0到1的區(qū)間內(nèi)。這非常實用，因為我們可以規(guī)定logistic函數(shù)的輸出值是0和1并預(yù)測類別值。像線性回歸一樣，Logistic 回歸在刪除與輸出變量無關(guān)的屬性以及非常相似的屬性時效果更好。它是一個快速的學(xué)習(xí)模型，并且對于二分類問題非常有效。三、線性判別分析（LDA）在前面我們介紹的Logistic 回歸是一種分類算法，傳統(tǒng)上，它僅限于只有兩類的分類問題。而LDA的表示非常簡單直接。它由數(shù)據(jù)的統(tǒng)計屬性構(gòu)成，對每個類別進行計算。單個輸入變量的 LDA包括兩個，第一就是每個類別的平均值，第二就是所有類別的方差。而在線性判別分析，進行預(yù)測的方法是計算每個類別的判別值并對具備最大值的類別進行預(yù)測。該技術(shù)假設(shè)數(shù)據(jù)呈高斯分布，因此最好預(yù)先從數(shù)據(jù)中刪除異常值。這是處理分類預(yù)測建模問題的一種簡單而強大的方法。四、決策樹決策樹是預(yù)測建模機器學(xué)習(xí)的一種重要算法。決策樹模型的表示是一個二叉樹。這是算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的二叉樹，沒什么特別的。每個節(jié)點代表一個單獨的輸入變量x和該變量上的一個分割點。而決策樹的葉節(jié)點包含一個用于預(yù)測的輸出變量y。通過遍歷該樹的分割點，直到到達一個葉節(jié)點并輸出該節(jié)點的類別值就可以作出預(yù)測。當(dāng)然決策樹的有點就是決策樹學(xué)習(xí)速度和預(yù)測速度都很快。它們還可以解決大量問題，并且不需要對數(shù)據(jù)做特別準(zhǔn)備。五、樸素貝葉斯其實樸素貝葉斯是一個簡單但是很強大的預(yù)測建模算法。而這個模型由兩種概率組成，這兩種概率都可以直接從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中計算出來。第一種就是每個類別的概率，第二種就是給定每個 x 的值，每個類別的條件概率。一旦計算出來，概率模型可用于使用貝葉斯定理對新數(shù)據(jù)進行預(yù)測。當(dāng)我們的數(shù)據(jù)是實值時，通常假設(shè)一個高斯分布，這樣我們可以簡單的估計這些概率。而樸素貝葉斯之所以是樸素的，是因為它假設(shè)每個輸入變量是獨立的。這是一個強大的假設(shè)，真實的數(shù)據(jù)并非如此，但是，該技術(shù)在大量復(fù)雜問題上非常有用。所以說，樸素貝葉斯是一個十分實用的功能。六、K近鄰算法K近鄰算法簡稱KNN算法，KNN 算法非常簡單且有效。KNN的模型表示是整個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。KNN算法在整個訓(xùn)練集中搜索K個最相似實例（近鄰）并匯總這K個實例的輸出變量，以預(yù)測新數(shù)據(jù)點。對于回歸問題，這可能是平均輸出變量，對于分類問題，這可能是眾數(shù)類別值。而其中的訣竅在于如何確定數(shù)據(jù)實例間的相似性。如果屬性的度量單位相同，那么最簡單的技術(shù)是使用歐幾里得距離，我們可以根據(jù)每個輸入變量之間的差值直接計算出來其數(shù)值。當(dāng)然，KNN需要大量內(nèi)存或空間來存儲所有數(shù)據(jù)，但是只有在需要預(yù)測時才執(zhí)行計算。我們還可以隨時更新和管理訓(xùn)練實例，以保持預(yù)測的準(zhǔn)確性。七、Boosting 和 AdaBoost首先，Boosting 是一種集成技術(shù)，它試圖集成一些弱分類器來創(chuàng)建一個強分類器。這通過從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中構(gòu)建一個模型，然后創(chuàng)建第二個模型來嘗試糾正第一個模型的錯誤來完成。一直添加模型直到能夠完美預(yù)測訓(xùn)練集，或添加的模型數(shù)量已經(jīng)達到最大數(shù)量。而AdaBoost 是第一個為二分類開發(fā)的真正成功的 boosting 算法。這是理解 boosting 的最佳起點?，F(xiàn)代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最顯著的是隨機梯度提升。當(dāng)然，AdaBoost 與短決策樹一起使用。在第一個決策樹創(chuàng)建之后，利用每個訓(xùn)練實例上樹的性能來衡量下一個決策樹應(yīng)該對每個訓(xùn)練實例付出多少注意力。難以預(yù)測的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被分配更多權(quán)重，而容易預(yù)測的數(shù)據(jù)分配的權(quán)重較少。依次創(chuàng)建模型，每一個模型在訓(xùn)練實例上更新權(quán)重，影響序列中下一個決策樹的學(xué)習(xí)。在所有決策樹建立之后，對新數(shù)據(jù)進行預(yù)測，并且通過每個決策樹在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的精確度評估其性能。所以說，由于在糾正算法錯誤上投入了太多注意力，所以具備已刪除異常值的干凈數(shù)據(jù)十分重要。八、學(xué)習(xí)向量量化算法（簡稱 LVQ）學(xué)習(xí)向量量化也是機器學(xué)習(xí)其中的一個算法?？赡艽蠹也恢赖氖?，K近鄰算法的一個缺點是我們需要遍歷整個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。學(xué)習(xí)向量量化算法（簡稱 LVQ）是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，它允許你選擇訓(xùn)練實例的數(shù)量，并精確地學(xué)習(xí)這些實例應(yīng)該是什么樣的。而學(xué)習(xí)向量量化的表示是碼本向量的集合。這些是在開始時隨機選擇的，并逐漸調(diào)整以在學(xué)習(xí)算法的多次迭代中最好地總結(jié)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。在學(xué)習(xí)之后，碼本向量可用于預(yù)測。最相似的近鄰?fù)ㄟ^計算每個碼本向量和新數(shù)據(jù)實例之間的距離找到。然后返回最佳匹配單元的類別值或作為預(yù)測。如果大家重新調(diào)整數(shù)據(jù)，使其具有相同的范圍，就可以獲得最佳結(jié)果。當(dāng)然，如果大家發(fā)現(xiàn)KNN在大家數(shù)據(jù)集上達到很好的結(jié)果，請嘗試用LVQ減少存儲整個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的內(nèi)存要求

9，機器學(xué)習(xí)一般常用的算法有哪些哪個平臺學(xué)習(xí)機器算法比較好

通常而言，能夠深入研究機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)工程師”這詞匯一樣。 機器學(xué)習(xí)，基礎(chǔ)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(xué)習(xí)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(shè)計，或者需要自己全新設(shè)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(luò)了。 優(yōu)點:不需要訓(xùn)練獲取特征，在學(xué)習(xí)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(xùn)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。

10，用戶畫像機器學(xué)習(xí)用到了哪些算法

很多，主要說下監(jiān)督學(xué)習(xí)這塊的算法哈。歡迎討論。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(lǐng)域，詳見：；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(yù)估、等；nn，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過找到某種非線性模型擬合數(shù)據(jù)，主要用在圖像等；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；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；rf，隨進森林，是由許多決策樹構(gòu)成的森林，每個森林中訓(xùn)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(lǐng)域的知識，從而有更好的泛化能力；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(xùn)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、相關(guān)性等；knn，k最近鄰，應(yīng)該是最簡單的ml方法了，對于未知標(biāo)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(biāo)簽最多，它就屬于這類；
我不會~~~但還是要微笑~~~：）
文章TAG：機器學(xué)習(xí)的算法計算機視覺常用哪些機器學(xué)習(xí)算法

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