7.遷移學(xué)習(xí)假設(shè)你是個零售業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，已經(jīng)花了幾個月的時間訓(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***個模型中已建立的知識轉(zhuǎn)移到第二個模型中呢？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，（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，你用了一個有20個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，幾次嘗試后，發(fā)現(xiàn)可以遷移其中的18個襯衫模型層，并能把它們與用來訓(xùn)練褲子圖像的某個新的參數(shù)層相結(jié)合。此時，褲子模型將有19個隱藏層。這兩個任務(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。 深度智谷深度人工智能學(xué)院矩陣求導(dǎo)算法。黑龍江機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)費(fèi)用

    7.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)：分類的準(zhǔn)確度高；并行分布處理能力強(qiáng),分布存儲及學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，對噪聲神經(jīng)有較強(qiáng)的魯棒性和容錯能力，能充分逼近復(fù)雜的非線性關(guān)系；具備聯(lián)想記憶的功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的參數(shù)，如網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、權(quán)值和閾值的初始值；不能觀察之間的學(xué)習(xí)過程，輸出結(jié)果難以解釋，會影響到結(jié)果的可信度和可接受程度；學(xué)習(xí)時間過長,甚至可能達(dá)不到學(xué)習(xí)的目的。8、K-Means聚類之前寫過一篇關(guān)于K-Means聚類的文章，博文鏈接：機(jī)器學(xué)習(xí)算法-K-means聚類。關(guān)于K-Means的推導(dǎo)，里面有著很強(qiáng)大的EM思想。優(yōu)點(diǎn)算法簡單，容易實(shí)現(xiàn)；對處理大數(shù)據(jù)集，該算法是相對可伸縮的和高效率的，因?yàn)樗膹?fù)雜度大約是O(nkt)，其中n是所有對象的數(shù)目，k是簇的數(shù)目,t是迭代的次數(shù)。通常k<<n。這個算法通常局部收斂。算法嘗試找出使平方誤差函數(shù)值**小的k個劃分。當(dāng)簇是密集的、球狀或團(tuán)狀的，且簇與簇之間區(qū)別明顯時，聚類效果較好。缺點(diǎn)對數(shù)據(jù)類型要求較高，適合數(shù)值型數(shù)據(jù)；可能收斂到局部**小值，在大規(guī)模數(shù)據(jù)上收斂較慢K值比較難以選??；對初值的簇心值敏感，對于不同的初始值，可能會導(dǎo)致不同的聚類結(jié)果；不適合于發(fā)現(xiàn)非凸面形狀的簇。 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)院機(jī)器學(xué)習(xí)前景。

    大類名稱關(guān)鍵詞有監(jiān)督分類決策樹信息增益分類回歸樹Gini指數(shù)，Χ2統(tǒng)計(jì)量，剪枝樸素貝葉斯非參數(shù)估計(jì)，貝葉斯估計(jì)線性判別分析Fishre判別，特征向量求解K**鄰近相似度度量：歐氏距離、街區(qū)距離、編輯距離、向量夾角、Pearson相關(guān)系數(shù)邏輯斯諦回歸（二值分類）參數(shù)估計(jì)（極大似然估計(jì)）、S型函數(shù)徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)非參數(shù)估計(jì)、正則化理論、S型函數(shù)對偶傳播網(wǎng)絡(luò)無導(dǎo)師的競爭學(xué)習(xí)、有導(dǎo)師的Widrow-Hoff學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)向量量化網(wǎng)絡(luò)一個輸出層細(xì)胞跟幾個競爭層細(xì)胞相連誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)S型函數(shù)、梯度下降法支持向量機(jī)（二值分類）二次規(guī)化，Lagrange乘數(shù)法，對偶問題，比較好化，序列**小優(yōu)化，核技巧單層感知器只具有線性可分的能力雙隱藏層感知器足以解決任何復(fù)雜的分類問題無監(jiān)督分類KMeans質(zhì)心CHAMELONE圖劃分，相對互連度，相對緊密度BIRCHB樹，CF三元組DBScan**點(diǎn)，密度可達(dá)EM算法(高斯混合模型)參數(shù)估計(jì)（極大似然估計(jì)）譜聚類圖劃分，奇異值求解。全局收斂自組織映射網(wǎng)絡(luò)無導(dǎo)師的競爭學(xué)習(xí)回歸分析一般線性回歸參數(shù)估計(jì)，**小二乘法，一般不用于分類而用于預(yù)測邏輯斯諦回歸（二值分類）參數(shù)估計(jì)（極大似然估計(jì)），S型函數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘FP-Tree頻繁1項(xiàng)集，F(xiàn)P-Tree，條件模式基。

    基于實(shí)例的算法基于實(shí)例的算法常常用來對決策問題建立模型，這樣的模型常常先選取一批樣本數(shù)據(jù)，然后根據(jù)某些近似性把新數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。通過這種方式來尋找比較好的匹配。因此，基于實(shí)例的算法常常也被稱為“贏家通吃”學(xué)習(xí)或者“基于記憶的學(xué)習(xí)”。常見的算法包括k-NearestNeighbor(KNN),學(xué)習(xí)矢量量化（LearningVectorQuantization，LVQ），以及自組織映射算法（Self-OrganizingMap，SOM）正則化方法正則化方法是其他算法（通常是回歸算法）的延伸，根據(jù)算法的復(fù)雜度對算法進(jìn)行調(diào)整。正則化方法通常對簡單模型予以獎勵而對復(fù)雜算法予以懲罰。常見的算法包括：RidgeRegression，LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator（LASSO），以及彈性網(wǎng)絡(luò)（ElasticNet）。決策樹學(xué)習(xí)決策樹算法根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性采用樹狀結(jié)構(gòu)建立決策模型，決策樹模型常常用來解決分類和回歸問題。常見的算法包括：分類及回歸樹（ClassificationAndRegressionTree，CART），ID3(IterativeDichotomiser3)，，Chi-squaredAutomaticInteractionDetection(CHAID),DecisionStump,隨機(jī)森林（RandomForest），多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）以及梯度推進(jìn)機(jī)（GradientBoostingMachine。 深度智谷深度人工智能學(xué)院模型訓(xùn)練測試。

    機(jī)器學(xué)習(xí)背后的**思想是，設(shè)計(jì)程序使得它可以在執(zhí)行的時候提升它在某任務(wù)上的能力，而不是有著固定行為的程序。機(jī)器學(xué)習(xí)包括多種問題的定義，提供很多不同的算法，能解決不同領(lǐng)域的各種問題。我們之前講到的是一個講監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用到語言識別的例子。正因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)提供多種工具可以利用數(shù)據(jù)來解決簡單規(guī)則不能或者難以解決的問題，它被廣泛應(yīng)用在了搜索引擎、無人駕駛、機(jī)器翻譯、醫(yī)療診斷、垃圾郵件過濾、玩游戲、人臉識別、數(shù)據(jù)匹配、信用評級和給圖片加濾鏡等任務(wù)中。雖然這些問題各式各樣，但他們有著共同的模式從而可以被機(jī)器學(xué)習(xí)模型解決。**常見的描述這些問題的方法是通過數(shù)學(xué)，但不像其他機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的書那樣，我們會主要關(guān)注真實(shí)數(shù)據(jù)和代碼。下面我們來看點(diǎn)數(shù)據(jù)和代碼。 深度智谷深度人工智能學(xué)院模型驗(yàn)證方法。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)院師資力量。黑龍江機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)費(fèi)用

    什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？在解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的原理之前，先把**精髓的基本思路介紹給大家，理解了機(jī)器學(xué)***本質(zhì)的東西，就能更好的利用機(jī)器學(xué)習(xí)，同時這個解決問題的思維還可以用到工作和生活中。機(jī)器學(xué)習(xí)的基本思路把現(xiàn)實(shí)生活中的問題抽象成數(shù)學(xué)模型，并且很清楚模型中不同參數(shù)的作用利用數(shù)學(xué)方法對這個數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解，從而解決現(xiàn)實(shí)生活中的問題評估這個數(shù)學(xué)模型，是否真正的解決了現(xiàn)實(shí)生活中的問題，解決的如何？無論使用什么算法，使用什么樣的數(shù)據(jù)，**根本的思路都逃不出上面的3步！機(jī)器學(xué)習(xí)的基本思路當(dāng)我們理解了這個基本思路，我們就能發(fā)現(xiàn)：不是所有問題都可以轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)問題的。那些沒有辦法轉(zhuǎn)換的現(xiàn)實(shí)問題AI就沒有辦法解決。同時**難的部分也就是把現(xiàn)實(shí)問題轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)問題這一步。機(jī)器學(xué)習(xí)的原理下面以監(jiān)督學(xué)習(xí)為例，給大家講解一下機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)原理。假如我們正在教小朋友識字（一、二、三）。我們首先會拿出3張卡片，然后便讓小朋友看卡片，一邊說“一條橫線的是一、兩條橫線的是二、三條橫線的是三”。 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致力于教育培訓(xùn)，是一家服務(wù)型公司。公司自成立以來，以質(zhì)量為發(fā)展，讓匠心彌散在每個細(xì)節(jié)，公司旗下人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)深受客戶的喜愛。公司秉持誠信為本的經(jīng)營理念，在教育培訓(xùn)深耕多年，以技術(shù)為先導(dǎo)，以自主產(chǎn)品為重點(diǎn)，發(fā)揮人才優(yōu)勢，打造教育培訓(xùn)良好品牌。深度智谷立足于全國市場，依托強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力，融合前沿的技術(shù)理念，飛快響應(yīng)客戶的變化需求。