，每個(gè)模型都是基于上一次模型的錯(cuò)誤率來(lái)建立的，過(guò)分關(guān)注分錯(cuò)的樣本，而對(duì)正確分類(lèi)的樣本減少關(guān)注度，逐次迭代之后，可以得到一個(gè)相對(duì)較好的模型。是一種典型的boosting算法。下面是總結(jié)下它的優(yōu)缺點(diǎn)。優(yōu)點(diǎn)adaboost是一種有很高精度的分類(lèi)器?？梢允褂酶鞣N方法構(gòu)建子分類(lèi)器，Adaboost算法提供的是框架。當(dāng)使用簡(jiǎn)單分類(lèi)器時(shí)，計(jì)算出的結(jié)果是可以理解的，并且弱分類(lèi)器的構(gòu)造極其簡(jiǎn)單。簡(jiǎn)單，不用做特征篩選。不容易發(fā)生overfitting。關(guān)于隨機(jī)森林和GBDT等組合算法，參考這篇文章：機(jī)器學(xué)習(xí)-組合算法總結(jié)缺點(diǎn)：對(duì)outlier比較敏感，為避免過(guò)擬合提供了很好的理論保證，而且就算數(shù)據(jù)在原特征空間線性不可分，只要給個(gè)合適的核函數(shù)，它就能運(yùn)行得很好。在動(dòng)輒超高維的文本分類(lèi)問(wèn)題中特別受歡迎。可惜內(nèi)存消耗大，難以解釋?zhuān)\(yùn)行和調(diào)參也有些煩人，而隨機(jī)森林卻剛好避開(kāi)了這些缺點(diǎn)，比較實(shí)用。優(yōu)點(diǎn)可以解決高維問(wèn)題，即大型特征空間；能夠處理非線性特征的相互作用；無(wú)需依賴(lài)整個(gè)數(shù)據(jù)；可以提高泛化能力；缺點(diǎn)當(dāng)觀測(cè)樣本很多時(shí)，效率并不是很高；對(duì)非線性問(wèn)題沒(méi)有通用解決方案，有時(shí)候很難找到一個(gè)合適的核函數(shù)；對(duì)缺失數(shù)據(jù)敏感；對(duì)于核的選擇也是有技巧的。 深度智谷深度人工智能學(xué)院模型評(píng)估指標(biāo)。黑龍江機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)費(fèi)用

    (3)SVM法SVM法即支持向量機(jī)(SupportVectorMachine)法，由Vapnik等人于1995年提出，具有相對(duì)優(yōu)良的性能指標(biāo)。該方法是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。通過(guò)學(xué)習(xí)算法，SVM可以自動(dòng)尋找出那些對(duì)分類(lèi)有較好區(qū)分能力的支持向量，由此構(gòu)造出的分類(lèi)器可以比較大化類(lèi)與類(lèi)的間隔，因而有較好的適應(yīng)能力和較高的分準(zhǔn)率。該方法只需要由各類(lèi)域的邊界樣本的類(lèi)別來(lái)決定***的分類(lèi)結(jié)果。支持向量機(jī)算法的目的在于尋找一個(gè)超平面H(d),該超平面可以將訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)分開(kāi)，且與類(lèi)域邊界的沿垂直于該超平面方向的距離比較大，故SVM法亦被稱(chēng)為比較大邊緣(maximummargin)算法。待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量，移去或者減少這些樣本對(duì)分類(lèi)結(jié)果沒(méi)有影響，SVM法對(duì)小樣本情況下的自動(dòng)分類(lèi)有著較好的分類(lèi)結(jié)果。 黑龍江機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)費(fèi)用深度智谷深度人工智能學(xué)院KNN算法。

    技巧和竅門(mén)以下是您在使用此過(guò)程時(shí)可能會(huì)考慮的一些實(shí)用技巧和竅門(mén)。從一個(gè)簡(jiǎn)單的過(guò)程開(kāi)始（像上面）和一個(gè)簡(jiǎn)單的工具（像Weka），然后提升難度，在這個(gè)過(guò)程中，你的自信心會(huì)得到提高。從**簡(jiǎn)單和**常用的數(shù)據(jù)集（鳶尾花和皮馬糖尿?。╅_(kāi)始。每次應(yīng)用一個(gè)流程時(shí)，都要尋找改進(jìn)方法和使用方法。如果你發(fā)現(xiàn)新的方法，找出把它們整合到你的收藏中。學(xué)習(xí)算法，再多不多，以幫助您獲得更好的結(jié)果與您的過(guò)程。從**身上學(xué)習(xí)，看看哪些東西可以應(yīng)用到自己的項(xiàng)目上。像研究預(yù)測(cè)建模問(wèn)題一樣研究你的工具，并充分利用它。解決越來(lái)越難的問(wèn)題，因?yàn)樵诮鉀Q問(wèn)題的過(guò)程中，你會(huì)從中學(xué)到很多東西。在論壇和**網(wǎng)站上參與社區(qū)，提出問(wèn)題和回答問(wèn)題。概要在這篇文章中，您看到了簡(jiǎn)單的5個(gè)步驟，您可以使用它學(xué)習(xí)“機(jī)器學(xué)習(xí)”并取得學(xué)習(xí)進(jìn)展。雖然看上去很簡(jiǎn)單，但這種方法卻需要付出艱辛的努力，**終將受益無(wú)窮。我的許多學(xué)生都是通過(guò)這個(gè)步驟來(lái)學(xué)習(xí)的，而且還是機(jī)器學(xué)習(xí)的工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家。

    fp-growth：求頻繁**的算法，只用遍歷數(shù)據(jù)集兩次，就可建立fp樹(shù)遍歷**，求**小項(xiàng)集的出現(xiàn)次數(shù)給所有樣本內(nèi)部排序，并且過(guò)濾掉出現(xiàn)次數(shù)小于閾值的項(xiàng)集用排序好的數(shù)據(jù)建立fp樹(shù)，樹(shù)是字典樹(shù)，節(jié)點(diǎn)是頻繁**的路徑，值是路徑出現(xiàn)次數(shù)fp樹(shù)建好后，使用header鏈表，自底向上獲得頻繁項(xiàng)mahout的分布式fp：***次遍歷樣本一樣，求**小項(xiàng)集的出現(xiàn)次數(shù)根據(jù)排序的**小項(xiàng)集，分割項(xiàng)集，如a,b,c,d,e,f,g,分割數(shù)據(jù)a,b,c,d,e,f,g;c,d,e,f,g;efg;這樣頻繁**不會(huì)應(yīng)為分片而丟失（可以理解為fp樹(shù)從頂向下分割數(shù)據(jù)）基于項(xiàng)目的推薦算法：計(jì)算人-物計(jì)算物-物獲得物和物的相似矩陣在用相似矩陣*人-物，就是人和其他物品的關(guān)聯(lián)度。 深度智谷深度人工智能學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

    強(qiáng)化學(xué)習(xí)：在這種學(xué)習(xí)模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對(duì)模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)**是作為一個(gè)檢查模型對(duì)錯(cuò)的方式，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對(duì)此立刻作出調(diào)整。常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景包括動(dòng)態(tài)系統(tǒng)以及機(jī)器人控制等。常見(jiàn)算法包括Q-Learning以及時(shí)間差學(xué)習(xí)（Temporaldifferencelearning）在企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的場(chǎng)景下，人們**常用的可能就是監(jiān)督式學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的模型。在圖像識(shí)別等領(lǐng)域，由于存在大量的非標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)和少量的可標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)，目前半監(jiān)督式學(xué)習(xí)是一個(gè)很熱的話題。而強(qiáng)化學(xué)習(xí)更多的應(yīng)用在機(jī)器人控制及其他需要進(jìn)行系統(tǒng)控制的領(lǐng)域。算法類(lèi)似性根據(jù)算法的功能和形式的類(lèi)似性，我們可以把算法分類(lèi)，比如說(shuō)基于樹(shù)的算法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法等等。當(dāng)然，機(jī)器學(xué)習(xí)的范圍非常龐大，有些算法很難明確歸類(lèi)到某一類(lèi)。而對(duì)于有些分類(lèi)來(lái)說(shuō)，同一分類(lèi)的算法可以針對(duì)不同類(lèi)型的問(wèn)題。這里，我們盡量把常用的算法按照**容易理解的方式進(jìn)行分類(lèi)?；貧w算法回歸算法是試圖采用對(duì)誤差的衡量來(lái)探索變量之間的關(guān)系的一類(lèi)算法?；貧w算法是統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的利器。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人們說(shuō)起回歸，有時(shí)候是指一類(lèi)問(wèn)題，有時(shí)候是指一類(lèi)算法，這一點(diǎn)常常會(huì)使初學(xué)者有所困惑。 深度智谷深度人工智能學(xué)院黑龍江機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)費(fèi)用

深度智谷深度人工智能學(xué)院貝葉斯算法模型。黑龍江機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)費(fèi)用

    (5)Bayes法Bayes法是一種在已知先驗(yàn)概率與類(lèi)條件概率的情況下的模式分類(lèi)方法，待分樣本的分類(lèi)結(jié)果取決于各類(lèi)域中樣本的全體。設(shè)訓(xùn)練樣本集分為M類(lèi)，記為C=｛c1，…，ci，…cM}，每類(lèi)的先驗(yàn)概率為P(ci)，i=1，2，…，M。當(dāng)樣本集非常大時(shí)，可以認(rèn)為P(ci)=ci類(lèi)樣本數(shù)/總樣本數(shù)。對(duì)于一個(gè)待分樣本X，其歸于cj類(lèi)的類(lèi)條件概率是P(X/ci)，則根據(jù)Bayes定理，可得到cj類(lèi)的后驗(yàn)概率P(ci/X)：P(ci/x)=P(x/ci)·P(ci)/P(x)(1)若P(ci/X)=MaxjP(cj/X)，i=1，2，…，M，j=1，2，…，M，則有x∈ci(2)式(2)是比較大后驗(yàn)概率判決準(zhǔn)則，將式(1)代入式(2)，則有：若P(x/ci)P(ci)=Maxj〔P(x/cj)P(cj)〕，i=1，2，…，M，j=1，2，…，M，則x∈ci這就是常用到的Bayes分類(lèi)判決準(zhǔn)則。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的研究，Bayes分類(lèi)方法在理論上論證得比較充分，在應(yīng)用上也是非常***的。Bayes方法的薄弱環(huán)節(jié)在于實(shí)際情況下，類(lèi)別總體的概率分布和各類(lèi)樣本的概率分布函數(shù)(或密度函數(shù))常常是不知道的。為了獲得它們，就要求樣本足夠大。另外，Bayes法要求表達(dá)文本的主題詞相互**，這樣的條件在實(shí)際文本中一般很難滿足，因此該方法往往在效果上難以達(dá)到理論上的比較大值。 黑龍江機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)費(fèi)用

成都深度智谷科技有限公司專(zhuān)注技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)，發(fā)展規(guī)模團(tuán)隊(duì)不斷壯大。一批專(zhuān)業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，是實(shí)現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)的基礎(chǔ)，是企業(yè)持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力。成都深度智谷科技有限公司主營(yíng)業(yè)務(wù)涵蓋人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)，堅(jiān)持“質(zhì)量保證、良好服務(wù)、顧客滿意”的質(zhì)量方針，贏得廣大客戶的支持和信賴(lài)。一直以來(lái)公司堅(jiān)持以客戶為中心、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)市場(chǎng)為導(dǎo)向，重信譽(yù)，保質(zhì)量，想客戶之所想，急用戶之所急，全力以赴滿足客戶的一切需要。