1. 回歸回歸是一種監(jiān)督機器學習方法，在先前數據的基礎上預測或解釋特定數值。例如要想知道某房產的價值，可根據與之相似房產的定價來預測。線性回歸是**簡單的回歸方法，用直線方程(y = m * x + b)來模擬數據集。通過計算直線的位置和斜率得到具有許多數據對（x，y）的線性回歸模型，在該直線上，所有數據點到它的距離之和**小。換言之，計算的是**接近數據中觀測值的那條線的斜率(m)和y截距(b)。接著再來看一些具體的線性回歸例子。將建筑物的年齡、樓層數、面積（平方英尺）和墻上插入式設備的數量這些數據匯總在一起，用線性回歸方法來預測該建筑物的耗能情況（以千瓦時為單位）。由于有多種輸入值（年齡，面積等），可以選擇多變量線性回歸方法，原理和簡單的一元線性回歸一樣，但在這種情況下，由于有多個變量，**終創(chuàng)建出來的“線”是多維的。下圖顯示了線性回歸模型與建筑物實際能耗的吻合程度。如果已知某建筑物的各項特征（年齡、面積等），但耗能情況未知，就可以用擬合線來對其進行估算。注意，線性回歸還可以用來估計各個因素對于**終耗能情況的影響程度。例如，有了公式，就可以確定建筑物的年齡、面積或高度是否為**重要的影響因素。深度智谷深度人工智能學院圖像輪廓查找算法。北京機器學習培訓課程

    在統(tǒng)計學習框架下，大家刻畫模型復雜度的時候，有這么個觀點，認為Error=Bias+Variance。這里的Error大概可以理解為模型的預測錯誤率，是有兩部分組成的，一部分是由于模型太簡單而帶來的估計不準確的部分（Bias），另一部分是由于模型太復雜而帶來的更大的變化空間和不確定性（Variance）。所以，這樣就容易分析樸素貝葉斯了。它簡單的假設了各個數據之間是無關的，是一個被嚴重簡化了的模型。所以，對于這樣一個簡單模型，大部分場合都會Bias部分大于Variance部分，也就是說高偏差而低方差。在實際中，為了讓Error盡量小，我們在選擇模型的時候需要平衡Bias和Variance所占的比例，也就是平衡over-fitting和under-fitting。偏差和方差與模型復雜度的關系使用下圖更加明了：當模型復雜度上升的時候，偏差會逐漸變小，而方差會逐漸變大。 海南ai機器學習培訓深度智谷深度人工智能學院圖像凸包檢測。

    強化學習：在這種學習模式下，輸入數據作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數據**是作為一個檢查模型對錯的方式，在強化學習下，輸入數據直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調整。常見的應用場景包括動態(tài)系統(tǒng)以及機器人控制等。常見算法包括Q-Learning以及時間差學習（Temporaldifferencelearning）在企業(yè)數據應用的場景下，人們**常用的可能就是監(jiān)督式學習和非監(jiān)督式學習的模型。在圖像識別等領域，由于存在大量的非標識的數據和少量的可標識數據，目前半監(jiān)督式學習是一個很熱的話題。而強化學習更多的應用在機器人控制及其他需要進行系統(tǒng)控制的領域。算法類似性根據算法的功能和形式的類似性，我們可以把算法分類，比如說基于樹的算法，基于神經網絡的算法等等。當然，機器學習的范圍非常龐大，有些算法很難明確歸類到某一類。而對于有些分類來說，同一分類的算法可以針對不同類型的問題。這里，我們盡量把常用的算法按照**容易理解的方式進行分類?；貧w算法回歸算法是試圖采用對誤差的衡量來探索變量之間的關系的一類算法?；貧w算法是統(tǒng)計機器學習的利器。在機器學習領域，人們說起回歸，有時候是指一類問題，有時候是指一類算法，這一點常常會使初學者有所困惑。

    傳統(tǒng)的機器學習方法是自下而上的。從理論和數學開始，然后學習算法執(zhí)行，再教你如何解決實際問題（實踐）。入門者如果以傳統(tǒng)的“機器學習”步驟學習，會發(fā)現自己總是和真正的“機器學習”工作者存在差距，這也是以往學習方法中存在的缺點。本文所介紹的步驟與傳統(tǒng)學習方法不同，本文推薦初學者從結果著手。它所滿足的，正是企業(yè)所想要的：如何交付結果。一系列預測或模型的結果，能夠可靠地預測。這是一種自上而下和結果優(yōu)先的方法。從滿足市場要求出發(fā)，**短的路徑是真正成為這個行業(yè)的從業(yè)者。我們可以通過以下5個步驟來概括這種方法：第一步：調整心態(tài)（信念！）。第二步：選擇一個過程（如何獲得結果）。第三步：選擇一個工具（實施）。第四步：數據集實操（投入實際工作）。第五步：建立一個收藏夾（展示你的技能）。 深度智谷深度人工智能學院機器學習前景。

    3.聚類聚類方法的目標是對具有相似特征的觀察值進行分組或聚類，是一種無監(jiān)督機器學習方法。聚類方法不借助輸出信息進行訓練，而是讓算法定義輸出。在這一方法中，只能使用可視化來檢驗解決方案的質量。當下流行的聚類方法是K均值聚類，其中“K”表示用戶選擇創(chuàng)建的簇的數量。（注意，選取K值時有多種技術可供選擇，比如肘部法則。）大體上，K均值聚類法對數據點的處理步驟包括：1.隨機選擇數據中的K個中心。2.將每個數據點分配給**接近的隨機創(chuàng)建的中心。3.重新計算每個簇的中心。4.如果中心沒有變化（或變化很小），就結束此過程。否則，返回至第2步。（如果中心持續(xù)更改，為防止**終形成無限循環(huán)，要提前設置比較大迭代次數。）下圖將K均值聚類法應用于建筑物的數據集。圖中的每一列都表明了每棟建筑的效率。這四項測量的量涉及空調、插入式設備（微波爐，冰箱等）、家用燃氣和可燃氣體。選擇K值為2進行聚類，這樣就很容易地將其中一個聚類解釋為高效建筑群，另一個則為低效建筑群。左圖中可以看到建筑物的位置，右圖可以看到兩個輸入值：插入式設備和可燃氣體。 深度智谷深度人工智能學院模型評估指標。山西機器學習培訓資料

深度智谷深度人工智能學院貝葉斯算法模型。北京機器學習培訓課程

    5.決策樹易于解釋。它可以毫無壓力地處理特征間的交互關系并且是非參數化的，因此你不必擔心異常值或者數據是否線性可分（舉個例子，決策樹能輕松處理好類別A在某個特征維度x的末端，類別B在中間，然后類別A又出現在特征維度x前端的情況）。它的缺點之一就是不支持在線學習，于是在新樣本到來后，決策樹需要全部重建。另一個缺點就是容易出現過擬合，但這也就是諸如隨機森林RF（或提升樹boostedtree）之類的集成方法的切入點。另外，隨機森林經常是很多分類問題的贏家（通常比支持向量機好上那么一丁點），它訓練快速并且可調，同時你無須擔心要像支持向量機那樣調一大堆參數，所以在以前都一直很受歡迎。決策樹中很重要的一點就是選擇一個屬性進行分枝，因此要注意一下信息增益的計算公式，并深入理解它。信息熵的計算公式如下:其中的n**有n個分類類別（比如假設是2類問題，那么n=2）。分別計算這2類樣本在總樣本中出現的概率p1和p2，這樣就可以計算出未選中屬性分枝前的信息熵?，F在選中一個屬性xixi用來進行分枝，此時分枝規(guī)則是：如果xi=vxi=v的話，將樣本分到樹的一個分支；如果不相等則進入另一個分支。很顯然，分支中的樣本很有可能包括2個類別。 北京機器學習培訓課程

成都深度智谷科技有限公司位于中國(四川)自由貿易試驗區(qū)成都天府一街369號1棟2單元17樓1715號。公司自成立以來，以質量為發(fā)展，讓匠心彌散在每個細節(jié)，公司旗下人工智能培訓，深度學習培訓，AI培訓，AI算法工程師培訓深受客戶的喜愛。公司從事教育培訓多年，有著創(chuàng)新的設計、強大的技術，還有一批**的專業(yè)化的隊伍，確保為客戶提供良好的產品及服務。深度智谷立足于全國市場，依托強大的研發(fā)實力，融合前沿的技術理念，飛快響應客戶的變化需求。