4.降維顧名思義，降維可用來刪除數(shù)據(jù)集中**不重要的數(shù)據(jù)。實(shí)踐中常會(huì)遇到包含數(shù)百甚至數(shù)千列（也稱為特征）的數(shù)據(jù)集，因此減少總量至關(guān)重要。例如，圖像中數(shù)千個(gè)像素中并不是所有的都要分析；或是在制造過程中要測(cè)試微芯片時(shí)，如果對(duì)每個(gè)芯片都進(jìn)行測(cè)試也許需要數(shù)千次測(cè)試，但其實(shí)其中很多芯片提供的信息是多余的。在這些情況下，就需要運(yùn)用降維算法以便對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行管理。主成分分析（PCA）是**常用的降維方法，通過找出比較大化數(shù)據(jù)線性變化的新向量來減小特征空間的維數(shù)。在數(shù)據(jù)的線性相關(guān)性很強(qiáng)時(shí)，主成分分析法可以***減小數(shù)據(jù)的維度，且不會(huì)丟失太多信息。（其實(shí)，還可以衡量信息丟失的實(shí)際程度并進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。）t-分布鄰域嵌入（t-SNE）是另一種常用的方法，可用來減少非線性維數(shù)。t-分布鄰域嵌入通常用于數(shù)據(jù)可視化，但也可以用于減少特征空間和聚類等機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。下圖顯示了手寫數(shù)字的MNIST數(shù)據(jù)庫分析。MNIST包含數(shù)千個(gè)從0到9的數(shù)字圖像，研究人員以此來測(cè)試聚類和分類算法。數(shù)據(jù)集的每一行是原始圖像的矢量化版本（大小為28×28=784）和每個(gè)圖像的標(biāo)簽（0，1,2，3，......，9）。注意，因此將維度從784（像素）減至2（可視化維度）。 深度智谷深度人工智能學(xué)院圖像輪廓查找算法。寧夏哪的機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)好

    7.遷移學(xué)習(xí)假設(shè)你是個(gè)零售業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，已經(jīng)花了幾個(gè)月的時(shí)間訓(xùn)練高質(zhì)量模型，用來將圖像分為襯衫、T恤和Polo衫這三類。新任務(wù)是建一個(gè)類似的模型，把服裝圖像分為牛仔褲、工裝褲、休閑褲和正裝褲這幾類。那么能不能把***個(gè)模型中已建立的知識(shí)轉(zhuǎn)移到第二個(gè)模型中呢？當(dāng)然可以，遷移學(xué)習(xí)可以做到。遷移學(xué)習(xí)是指重復(fù)使用先前訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分，并使其適應(yīng)類似的新任務(wù)。具體來說就是，使用先前任務(wù)中訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以傳輸一小部分訓(xùn)練過的圖層，并將它們與用于新任務(wù)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的幾個(gè)圖層組合在一起。通過添加圖層，新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能快速學(xué)習(xí)并適應(yīng)新的任務(wù)。遷移學(xué)習(xí)的主要優(yōu)點(diǎn)是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的數(shù)據(jù)較少，這點(diǎn)尤為重要，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練既耗時(shí)，（計(jì)算資源上）花費(fèi)又高。而且，通常也很難找到足夠的標(biāo)記數(shù)據(jù)來供培訓(xùn)使用。還是回到上文的例子，假設(shè)襯衫模型中，你用了一個(gè)有20個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，幾次嘗試后，發(fā)現(xiàn)可以遷移其中的18個(gè)襯衫模型層，并能把它們與用來訓(xùn)練褲子圖像的某個(gè)新的參數(shù)層相結(jié)合。此時(shí)，褲子模型將有19個(gè)隱藏層。這兩個(gè)任務(wù)的輸入和輸出不同，但一些概括與兩者都有關(guān)的信息如布料、衣服上扣件和形狀等方面的參數(shù)層可重復(fù)使用。 云南哪家機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)好深度智谷深度人工智能學(xué)院拉普拉斯金字塔。

    不論是在科研中還是在工業(yè)領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)都是個(gè)熱門話題，新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法也層出不窮。機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展迅速又很復(fù)雜。對(duì)初學(xué)者而言，緊跟其發(fā)展無疑十分困難，即便是對(duì)**們來說也非易事。為揭開機(jī)器學(xué)習(xí)的神秘面紗，幫助新手學(xué)習(xí)該領(lǐng)域的**概念，本文會(huì)介紹十種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，包括簡單描述和可視化等，并一一舉例說明。機(jī)器學(xué)習(xí)算法（模型）是個(gè)表示某一問題（常為商業(yè)問題）所包含數(shù)據(jù)信息的數(shù)學(xué)表達(dá)式。設(shè)計(jì)算法是為了分析數(shù)據(jù)從而獲取有用信息。比如，在線零售商想要預(yù)測(cè)下一季度的銷售額時(shí)，就可能會(huì)用到機(jī)器學(xué)習(xí)算法，根據(jù)之前的銷售額和其他相關(guān)數(shù)據(jù)來進(jìn)行預(yù)測(cè)。同樣，風(fēng)車制造商可以監(jiān)管重要的設(shè)備，他們給算法提供視頻數(shù)據(jù)使其在訓(xùn)練之后能夠識(shí)別設(shè)備上的裂縫。本文介紹的十種機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以讓你對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有一個(gè)整體的了解。

    步驟4：訓(xùn)練大部分人都認(rèn)為這個(gè)是**重要的部分，其實(shí)并非如此~數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量、還有模型的選擇比訓(xùn)練本身重要更多（訓(xùn)練知識(shí)臺(tái)上的3分鐘，更重要的是臺(tái)下的10年功）。這個(gè)過程就不需要人來參與的，機(jī)器**就可以完成，整個(gè)過程就好像是在做算術(shù)題。因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)就是將問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題，然后解答數(shù)學(xué)題的過程。步驟5：評(píng)估一旦訓(xùn)練完成，就可以評(píng)估模型是否有用。這是我們之前預(yù)留的驗(yàn)證集和測(cè)試集發(fā)揮作用的地方。評(píng)估的指標(biāo)主要有準(zhǔn)確率、召回率、F值。這個(gè)過程可以讓我們看到模型如何對(duì)尚未看到的數(shù)是如何做預(yù)測(cè)的。這意味著**模型在現(xiàn)實(shí)世界中的表現(xiàn)。步驟6：參數(shù)調(diào)整完成評(píng)估后，您可能希望了解是否可以以任何方式進(jìn)一步改進(jìn)訓(xùn)練。我們可以通過調(diào)整參數(shù)來做到這一點(diǎn)。當(dāng)我們進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，我們隱含地假設(shè)了一些參數(shù)，我們可以通過認(rèn)為的調(diào)整這些參數(shù)讓模型表現(xiàn)的更出色。步驟7：預(yù)測(cè)我們上面的6個(gè)步驟都是為了這一步來服務(wù)的。這也是機(jī)器學(xué)習(xí)的價(jià)值。這個(gè)時(shí)候，當(dāng)我們買來一瓶新的酒，只要告訴機(jī)器他的顏色和酒精度，他就會(huì)告訴你，這時(shí)啤酒還是紅酒了。 深度智谷深度人工智能學(xué)院課程大綱。

    參數(shù)估計(jì)極大似然估計(jì)線性回歸。假設(shè)誤差滿足均值為0的正態(tài)分布,從而轉(zhuǎn)化為**小二乘法Logistic回歸。梯度下降迭代法求似然函數(shù)的極值高斯混合模型。非參數(shù)估計(jì)徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)**性檢驗(yàn)無參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)χ2檢驗(yàn)特征詞選取，分類回歸樹的終止條件秩和檢驗(yàn)相關(guān)性檢驗(yàn)Pearson相關(guān)系數(shù)（假設(shè)x,y成對(duì)地從正態(tài)分布中取得）基于向量空間模型的文本分類，用戶喜好推薦系統(tǒng)Spearman秩相關(guān)系數(shù)（無參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)）比較好化方法無約束比較好化方法梯度下降法極大似然估計(jì)（回歸分析、GMM）支持向量機(jī)線性判別分析牛頓迭代法及其變種有約束時(shí)通過Lagrange乘數(shù)法轉(zhuǎn)換成無約束問題求特征值/特征向量冪法線性判別分析降維奇異值分解（*針對(duì)對(duì)稱矩陣）主成分分析譜聚類信息論信息增益特征詞選擇決策樹互信息特征詞選擇交叉熵特征詞選擇，稀有事件建模仿真，多峰比較好化問題核函數(shù)多項(xiàng)式核函數(shù)SVMRBF網(wǎng)絡(luò)高斯核函數(shù)。 深度智谷深度人工智能學(xué)院梯度下降法。江西ai機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

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    9.自然語言處理世界上很大一部分?jǐn)?shù)據(jù)和知識(shí)都以人類語言的形式存在著。你能想象在幾秒內(nèi)閱讀、理解成千上萬的書、文章和博客嗎？顯然，計(jì)算機(jī)還不能完全理解人類語言，但經(jīng)訓(xùn)練可以完成某些任務(wù)。比如可以訓(xùn)練手機(jī)自動(dòng)回復(fù)短信或糾正拼寫錯(cuò)的單詞，甚至可以教一臺(tái)機(jī)器與人進(jìn)行簡單交談。自然語言處理（NLP）本身不是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，而是一種用于為機(jī)器學(xué)習(xí)準(zhǔn)備文本的技術(shù)，其應(yīng)用十分***。想像一下：有大量各種格式的文本文檔（詞語、在線博客…等），充滿了拼寫錯(cuò)誤、缺少字符和字詞多余的問題。目前，由斯坦福大學(xué)的研究人員創(chuàng)建的NLTK（自然語言工具包）是使用**為***的一種文本處理包。將文本映射到數(shù)字表示，**簡單的方法是計(jì)算每個(gè)文本文檔中各個(gè)單詞的頻率。在一個(gè)整數(shù)矩陣中，每行**一個(gè)文本文檔，每列**一個(gè)單詞。這種單詞頻率矩陣通常稱為術(shù)語頻率矩陣（TFM）。在這個(gè)基礎(chǔ)上，可以用矩陣上的每個(gè)條目除以每個(gè)詞在整個(gè)文檔集中重要程度的權(quán)重，從而得到文本文檔的另一種流行矩陣表示。這種方法稱為術(shù)語頻率反向文檔頻率（TFIDF），通常更適用于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。 寧夏哪的機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)好

成都深度智谷科技有限公司致力于教育培訓(xùn)，以科技創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)***管理的追求。公司自創(chuàng)立以來，投身于人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)，是教育培訓(xùn)的主力軍。深度智谷始終以本分踏實(shí)的精神和必勝的信念，影響并帶動(dòng)團(tuán)隊(duì)取得成功。深度智谷始終關(guān)注自身，在風(fēng)云變化的時(shí)代，對(duì)自身的建設(shè)毫不懈怠，高度的專注與執(zhí)著使深度智谷在行業(yè)的從容而自信。