什么是机器学习
发布网友
发布时间：2022-04-23 07:44
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热心网友
时间：2022-06-17 21:04
机器学习的算法有很多很多：1、Mahalanobis
2、K-means 非监督的聚类方法3、朴素贝叶斯分类器 特征是高斯分布&&统计上相互独立 条件比较苛刻4、决策数 判别分类器，根据阈值分类数据，速度快。ID3，C4.5
5、Boosting 多个判别子分类器的组合6、随机森林 由多个决策树组成7、人脸检测/Haar分类器 使用Boosting算法8、期望最大化EM 用于聚类的非监督生成算法
9、K-近邻 最简单的分类器10、神经网络（多层感知器） 训练分类器很慢，但是识别很快11、支持向量机 SVM 可以分类，也可以回归。通过分类超平面实现在高维空间里的最优分类
12、遗传算法 借鉴生物遗传机制 ，随机化非线性计算算法总之呢，个人觉得，机器学习、数据挖掘、模式识别、专家系统等方向和领域目前还是一种比较混乱的局面。学术界和商业界可能是不同的，关于算法的理论研究和使用这些方法生成商品是分别关注的。按照不同的领域、不同的方法可以划分出众多的分支。但是有一点是肯定的，这些在上世纪80年代提出来的公式和证明，如今正在变成一行行的代码，在一些猫（tomcat）、IIS等服务器的支持下，爬上了网络，到处寻觅对主人有用的信息，然后运送到网络中，最终生成产品，或者半产品。看看你电脑上的那根网线，它那么小，但是很难想象它从你的电脑上拿走了什么，又给你送来了什么。有些远了，继续说数据这些事。目前我接触过的算法有：（太多了，一时间真不好说出来） 神经网络（感知器、BP、RBF等很多的算法），遗传算法，支持向量机，层次分析法，各种回归，灰色系统（国产的方法，用于不确定知识的预测），粗糙集，贝叶斯网络，时间序列分析（也有很多）。学习和研究纸面的算法公式只是第一步，不可以忽略的基础，如何使用这些方法，在浩瀚的互联网上找到自己需要的、满足客户需要的数据和信息，从而让需要的人能够更加方便地得到，是今后的重头戏了。貌似很多的企业已经进军数据仓库这一块，并尝到了巨大的甜头，也有企业养着一队预备军，专注研发，随时准备奔赴前线，占领市场。无线网络市场的竞争已经到了激烈的局面，普适计算的时代也快到了吧。它依赖于硬件产品的可穿戴，和软件产品的内嵌、快速响应。总而言之，越来越人性化，谁都不愿意抱着笔记本电脑蹲厕所，是吧？
热心网友
时间：2022-06-17 21:04
您好，我们把讨论的范围限定在最常见的有监督学习的框架内，所谓的机器学习模型，本质上是一个函数，其作用是实现从一个样本 [公式] 到样本的标记值 [公式] 的映射，即 [公式]
当然这样说太笼统了，事实上机器学习模型需要在给定样本集合 [公式] 以及其对应标签 [公式] 的情况下，用假设已知的函数形式 [公式] , 尽可能拟合客观存在的映射函数 [公式] ，并且保证 [公式] 在未知同分布样本上具有尽可能相近的拟合能力
线性模型是最简单的，也是最基本的机器学习模型。其数学形式如下：g(X;W)=WTX。有时，我们还会在WTX的基础上额外加入一个偏置项b，不过只要把X扩展出一维常数分量，就可以把带偏置项的线性函数归并到WTX的形式之中。线性模型非常简单明了，参数的每一维对应了相应特征维度的重要性。但是很显然，线性模型也存在一定的局限性。
希望我的回答对您有所帮助~祝您天天开心快乐~[鲜花]
