為什麼要學機器學習演算法

⑴ 什麼是學習和機器學習 為什麼要研究機器學習

機器學習很簡單，就是使機器具有人的學習能力，人的思考能力，人的認知能力，至於判斷機器學習的方法，有註明的圖靈機測試。
機器學習是一門熱門的學科，究其原因是為了服務人類的。
目前的機器學習其實是有著其「瓶頸」所在，比如，機器人學習新生事物時候，數據其實是人為指定的，而非自己去思考，也即，現在的機器學習是人為灌輸思想的被動學習，而真正想讓機器主動學習，具有人的思維方式，還有待研究。

⑵ 機器學習的意義

機器學習(Machine Learning)是研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智慧的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
學習能力是智能行為的一個非常重要的特徵，但至今對學習的機理尚不清楚。人們曾對機器學習給出各種定義。H.A.Simon認為，學習是系統所作的適應性變化，使得系統在下一次完成同樣或類似的任務時更為有效。R.s.Michalski認為，學習是構造或修改對於所經歷事物的表示。從事專家系統研製的人們則認為學習是知識的獲取。這些觀點各有側重，第一種觀點強調學習的外部行為效果，第二種則強調學習的內部過程，而第三種主要是從知識工程的實用性角度出發的。
機器學習在人工智慧的研究中具有十分重要的地位。一個不具有學習能力的智能系統難以稱得上是一個真正的智能系統，但是以往的智能系統都普遍缺少學習的能力。例如，它們遇到錯誤時不能自我校正；不會通過經驗改善自身的性能；不會自動獲取和發現所需要的知識。它們的推理僅限於演繹而缺少歸納，因此至多隻能夠證明已存在事實、定理，而不能發現新的定理、定律和規則等。隨著人工智慧的深入發展，這些局限性表現得愈加突出。正是在這種情形下，機器學習逐漸成為人工智慧研究的核心之一。它的應用已遍及人工智慧的各個分支，如專家系統、自動推理、自然語言理解、模式識別、計算機視覺、智能機器人等領域。其中尤其典型的是專家系統中的知識獲取瓶頸問題，人們一直在努力試圖採用機器學習的方法加以克服。

⑶ 機器學習中演算法的優缺點之最近鄰演算法

機器學習中有個演算法是十分重要的，那就是最近鄰演算法，這種演算法被大家稱為KNN。我們在學習機器學習知識的時候一定要學習這種演算法，其實不管是什麼演算法都是有自己的優缺點的，KNN演算法也不例外，在這篇文章中我們就詳細的給大家介紹一下KNN演算法的優缺點，大家一定要好好學起來喲。
說到KNN演算法我們有必要說一下KNN演算法的主要過程，KNN演算法的主要過程有四種，第一就是計算訓練樣本和測試樣本中每個樣本點的距離，第二個步驟就是對上面所有的距離值進行排序(升序)。第三個步驟就是選前k個最小距離的樣本。第四個步驟就是根據這k個樣本的標簽進行投票，得到最後的分類類別。
那麼大家是否知道如何選擇一個最佳的K值，這取決於數據。一般情況下，在分類時較大的K值能夠減小雜訊的影響，但會使類別之間的界限變得模糊。一般來說，一個較好的K值可通過各種啟發式技術來獲取，比如說交叉驗證。另外雜訊和非相關性特徵向量的存在會使K近鄰演算法的准確性減小。近鄰演算法具有較強的一致性結果，隨著數據趨於無限，演算法保證錯誤率不會超過貝葉斯演算法錯誤率的兩倍。對於一些好的K值，K近鄰保證錯誤率不會超過貝葉斯理論誤差率。
那麼KNN演算法的優點是什麼呢？KNN演算法的優點具體體現在六點，第一就是對數據沒有假設，准確度高，對outlier不敏感。第二就是KNN是一種在線技術，新數據可以直接加入數據集而不必進行重新訓練。第三就是KNN理論簡單，容易實現。第四就是理論成熟，思想簡單，既可以用來做分類也可以用來做回歸。第五就是可用於非線性分類。第六就是訓練時間復雜度為O(n)。由此可見，KNN演算法的優點是有很多的。
那麼KNN演算法的缺點是什麼呢？這種演算法的缺點具體體現在六點，第一就是樣本不平衡時，預測偏差比較大。第二就是KNN每一次分類都會重新進行一次全局運算。第三就是k值大小的選擇沒有理論選擇最優，往往是結合K-折交叉驗證得到最優k值選擇。第四就是樣本不平衡問題（即有些類別的樣本數量很多，而其它樣本的數量很少）效果差。第五就是需要大量內存。第六就是對於樣本容量大的數據集計算量比較大。
正是由於這些優點和缺點，KNN演算法應用領域比較廣泛，在文本分類、模式識別、聚類分析，多分類領域中處處有KNN演算法的身影。
在這篇文章中我們給大家介紹了很多關於KNN演算法的相關知識，通過對這些知識的理解相信大家已經知道該演算法的特點了吧，希望這篇文章能夠幫助大家更好的理解KNN演算法。

⑷ 圖靈社區 閱讀 為什麼要選擇Python語言實現機器學習演算法

您好
基於以下三個原因，我們選擇Python作為實現機器學習演算法的編程語言：(1) Python的語法清晰；(2) 易於操作純文本文件；(3) 使用廣泛，存在大量的開發文檔。

可執行偽代碼

Python具有清晰的語法結構，大家也把它稱作可執行偽代碼（executable pseudo-code）。默認安裝的Python開發環境已經附帶了很多高級數據類型，如列表、元組、字典、集合、隊列等，無需進一步編程就可以使用這些數據類型的操作。使用這些數據類型使得實現抽象的數學概念非常簡單。此外，讀者還可以使用自己熟悉的編程風格，如面向對象編程、面向過程編程、或者函數式編程。不熟悉Python的讀者可以參閱附錄A，該附錄詳細介紹了Python語言、Python使用的數據類型以及安裝指南。

Python語言處理和操作文本文件非常簡單，非常易於處理非數值型數據。Python語言提供了豐富的正則表達式函數以及很多訪問Web頁面的函數庫，使得從HTML中提取數據變得非常簡單直觀。

Python比較流行

Python語言使用廣泛，代碼範例也很多，便於讀者快速學習和掌握。此外，在開發實際應用程序時，也可以利用豐富的模塊庫縮短開發周期。

在科學和金融領域，Python語言得到了廣泛應用。SciPy和NumPy等許多科學函數庫都實現了向量和矩陣操作，這些函數庫增加了代碼的可讀性，學過線性代數的人都可以看懂代碼的實際功能。另外，科學函數庫SciPy和NumPy使用底層語言（C和Fortran）編寫，提高了相關應用程序的計算性能。本書將大量使用Python的NumPy。

Python的科學工具可以與繪圖工具Matplotlib協同工作。Matplotlib可以繪制2D、3D圖形，也可以處理科學研究中經常使用到的圖形，所以本書也將大量使用Matplotlib。

Python開發環境還提供了互動式shell環境，允許用戶開發程序時查看和檢測程序內容。

Python開發環境將來還會集成Pylab模塊，它將NumPy、SciPy和Matplotlib合並為一個開發環境。在本書寫作時，Pylab還沒有並入Python環境，但是不遠的將來我們肯定可以在Python開發環境找到它。

Python語言的特色

諸如MATLAB和Mathematica等高級程序語言也允許用戶執行矩陣操作，MATLAB甚至還有許多內嵌的特徵可以輕松地構造機器學習應用，而且MATLAB的運算速度也很快。然而MATLAB的不足之處是軟體費用太高，單個軟體授權就要花費數千美元。雖然也有適合MATLAB的第三方插件，但是沒有一個有影響力的大型開源項目。

Java和C等強類型程序設計語言也有矩陣數學庫，然而對於這些程序設計語言來說，最大的問題是即使完成簡單的操作也要編寫大量的代碼。程序員首先需要定義變數的類型，對於Java來說，每次封裝屬性時還需要實現getter和setter方法。另外還要記著實現子類，即使並不想使用子類，也必須實現子類方法。為了完成一個簡單的工作，我們必須花費大量時間編寫了很多無用冗長的代碼。Python語言則與Java和C完全不同，它清晰簡練，而且易於理解，即使不是編程人員也能夠理解程序的含義，而Java和C對於非編程人員則像天書一樣難於理解。

所有人在小學二年級已經學會了寫作，然而大多數人必須從事其他更重要的工作。

——鮑比·奈特

也許某一天，我們可以在這句話中將「寫作」替代為「編寫代碼」，雖然有些人對於編寫代碼很感興趣，但是對於大多數人來說，編程僅是完成其他任務的工具而已。Python語言是高級編程語言，我們可以花費更多的時間處理數據的內在含義，而無須花費太多精力解決計算機如何得到數據結果。Python語言使得我們很容易表達自己的目的。

Python語言的缺點

Python語言唯一的不足是性能問題。Python程序運行的效率不如Java或者C代碼高，但是我們可以使用Python調用C編譯的代碼。這樣，我們就可以同時利用C和Python的優點，逐步地開發機器學習應用程序。我們可以首先使用Python編寫實驗程序，如果進一步想要在產品中實現機器學習，轉換成C代碼也不困難。如果程序是按照模塊化原則組織的，我們可以先構造可運行的Python程序，然後再逐步使用C代碼替換核心代碼以改進程序的性能。C++ Boost庫就適合完成這個任務，其他類似於Cython和PyPy的工具也可以編寫強類型的Python代碼，改進一般Python程序的性能。

如果程序的演算法或者思想有缺陷，則無論程序的性能如何，都無法得到正確的結果。如果解決問題的思想存在問題，那麼單純通過提高程序的運行效率，擴展用戶規模都無法解決這個核心問題。從這個角度來看，Python快速實現系統的優勢就更加明顯了，我們可以快速地檢驗演算法或者思想是否正確，如果需要，再進一步優化代碼。

⑸ 為什麼要選擇Python語言實現機器學習演算法

Python具有清晰的語法結構，大家也把它稱作可執行偽代碼（executable pseudo-code）。默認安裝的Python開發環境已經附帶了很多高級數據類型，如列表、元組、字典、集合、隊列等，無需進一步編程就可以使用這些數據類型的操作。使用這些數據類型使得實現抽象的數學概念非常簡單。此外，讀者還可以使用自己熟悉的編程風格，如面向對象編程、面向過程編程、或者函數式編程。不熟悉Python的讀者可以參閱附錄A，該附錄詳細介紹了Python語言、Python使用的數據類型以及安裝指南。

Python語言處理和操作文本文件非常簡單，非常易於處理非數值型數據。Python語言提供了豐富的正則表達式函數以及很多訪問Web頁面的函數庫，使得從HTML中提取數據變得非常簡單直觀。

Python比較流行

Python語言使用廣泛，代碼範例也很多，便於讀者快速學習和掌握。此外，在開發實際應用程序時，也可以利用豐富的模塊庫縮短開發周期。

在科學和金融領域，Python語言得到了廣泛應用。SciPy和NumPy等許多科學函數庫都實現了向量和矩陣操作，這些函數庫增加了代碼的可讀性，學過線性代數的人都可以看懂代碼的實際功能。另外，科學函數庫SciPy和NumPy使用底層語言（C和Fortran）編寫，提高了相關應用程序的計算性能。本書將大量使用Python的NumPy。

Python的科學工具可以與繪圖工具Matplotlib協同工作。Matplotlib可以繪制2D、3D圖形，也可以處理科學研究中經常使用到的圖形，所以本書也將大量使用Matplotlib。

Python開發環境還提供了互動式shell環境，允許用戶開發程序時查看和檢測程序內容。

Python開發環境將來還會集成Pylab模塊，它將NumPy、SciPy和Matplotlib合並為一個開發環境。在本書寫作時，Pylab還沒有並入Python環境，但是不遠的將來我們肯定可以在Python開發環境找到它。

⑹ 什麼是機器學習為什麼它如此重要

導讀：機器學習是近20多年興起的一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、計算復雜性理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從數據中自動分析獲得規律，並利用規律對未知數據進行預測的演算法。因為學習演算法中涉及了大量的統計學理論，機器學習與推斷統計學聯系尤為密切，也被稱為統計學習理論。演算法設計方面，機器學習理論關注可以實現的，行之有效的學習演算法。很多推論問題屬於無程序可循難度，所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似演算法。 機器學習已廣泛應用於數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人等領域。 什麼是機器學習？ 機器學習是一種數據分析方法，它可以自動分析模型的建築。通過使用迭代學習數據的演算法，機器學習可以使電腦在沒有被明確編程看哪裡的情況下，發現隱藏的領域。 迭代在機器學習中是非常重要的，由於它的存在，模型在遇到新的數據時，就可以獨立地適應數據。它們可以從先前產生的可靠計算，重復的決定和結果中進行學習。機器學習並不是一個全新的學科-而是獲得新動力的學科。 由於新型計算技術的產生，如今的機器學習與以往大不相同。盡管很多機器學習演算法已經存在了很長時間，但自動將復雜的數學計算應用到大數據的能力（一個又一個，越來越快）是最新的進展。下面這些廣泛宣傳的機器學習應用程序的例子，你可能非常熟悉： ·大量的炒作，Google自動駕駛汽車？機器學習的本質。 ·像Amazon和Netflix的在線推薦服務？機器學習在日常生活中的應用 ·知道客戶在Twutter上說了什麼關於你的事嗎？機器學習與語言規則創造結合。 ·欺詐檢測？在我們現今生活中，一個更明顯的，重要的用途。 為什麼越來越多人對機器學習感興趣？ 人們在機器學習方面興趣的復興，也是由於同樣的因素，即數據挖掘和貝葉斯分析比以往更受歡迎。在類似數量增長和可用數據這方面，計算處理更實惠，更強大，且負擔得起數據存儲。 以上所有的因素都暗示著：機器學習可以更快且自動的產生模型，以分析更大，更復雜的數據，而且傳輸更加迅速，結果更加精準——甚至是在非常大的規模中。結果是？在現實中無人類干涉時，高價值（ High-value）的預測可以產生更好的決定，和更明智的行為。 自動模型的建立是在現實中生成明智行動的一大關鍵。分析思想領袖Thomas H. Davenport在華爾街日報上寫道，日新月異，不斷增長的數據，"…你需要快速移動的建模流（ fast-moving modeling streams）來保持。"而你可以通過機器學習做到這些。他還說道"人類通常一周可以創建一個或兩個好的模型；而機器學習一周就可以創造出成千上萬的模型."

⑺ 機器學習的含義是什麼

一張圖告訴你機器學習是什麼？

⑻ 有沒有必要把機器學習演算法自己實現一遍

沒有必要，因為機器學習演算法真的很多，能把理論都看明白，已經實屬不易。而且自己實現的演算法性能沒法和開源庫比，不要重復造輪子。
實際應用中還是調庫居多，要做到理論扎實，數據敏感，靈活運用，調參高手。

⑼ 什麼是機器學習

機器學習通過從數據里提取規則或模式來把數據轉換成信息。主要的方法有歸納學習法和分析學習法。數據首先被預處理，形成特徵，然後根據特徵創建某種模型。機器學習演算法分析收集到的數據，分配權重、閾值和其他參數達到學習目的。如果只想把數據分成不同的類，那麼「聚類」演算法就夠了；如果需要預測，則需要一個「分類」演算法。OpenCV庫裡麵包含的是基於概率統計的機器學習方法，貝葉斯網路、馬爾科夫隨機場、圖模型等較新的演算法還在成長過程中，所以OpenCV還沒有收錄。
機器學習的演算法有很多很多：1、Mahalanobis
2、K-means 非監督的聚類方法3、樸素貝葉斯分類器 特徵是高斯分布&&統計上相互獨立 條件比較苛刻4、決策數 判別分類器，根據閾值分類數據，速度快。ID3，C4.5
5、Boosting 多個判別子分類器的組合6、隨機森林 由多個決策樹組成7、人臉檢測/Haar分類器 使用Boosting演算法8、期望最大化EM 用於聚類的非監督生成演算法
9、K-近鄰 最簡單的分類器10、神經網路（多層感知器） 訓練分類器很慢，但是識別很快11、支持向量機 SVM 可以分類，也可以回歸。通過分類超平面實現在高維空間里的最優分類
12、遺傳演算法 借鑒生物遺傳機制 ，隨機化非線性計算演算法總之呢，個人覺得，機器學習、數據挖掘、模式識別、專家系統等方向和領域目前還是一種比較混亂的局面。學術界和商業界可能是不同的，關於演算法的理論研究和使用這些方法生成商品是分別關注的。按照不同的領域、不同的方法可以劃分出眾多的分支。但是有一點是肯定的，這些在上世紀80年代提出來的公式和證明，如今正在變成一行行的代碼，在一些貓（tomcat）、IIS等伺服器的支持下，爬上了網路，到處尋覓對主人有用的信息，然後運送到網路中，最終生成產品，或者半產品。看看你電腦上的那根網線，它那麼小，但是很難想像它從你的電腦上拿走了什麼，又給你送來了什麼。有些遠了，繼續說數據這些事。目前我接觸過的演算法有：（太多了，一時間真不好說出來） 神經網路（感知器、BP、RBF等很多的演算法），遺傳演算法，支持向量機，層次分析法，各種回歸，灰色系統（國產的方法，用於不確定知識的預測），粗糙集，貝葉斯網路，時間序列分析（也有很多）。學習和研究紙面的演算法公式只是第一步，不可以忽略的基礎，如何使用這些方法，在浩瀚的互聯網上找到自己需要的、滿足客戶需要的數據和信息，從而讓需要的人能夠更加方便地得到，是今後的重頭戲了。貌似很多的企業已經進軍數據倉庫這一塊，並嘗到了巨大的甜頭，也有企業養著一隊預備軍，專注研發，隨時准備奔赴前線，佔領市場。無線網路市場的競爭已經到了激烈的局面，普適計算的時代也快到了吧。它依賴於硬體產品的可穿戴，和軟體產品的內嵌、快速響應。總而言之，越來越人性化，誰都不願意抱著筆記本電腦蹲廁所，是吧？

⑽ 機器學習是什麼

機器學習是一類演算法的總稱，這些演算法企圖從大量歷史數據中挖掘出其中隱含的規律，並用於預測或者分類，更具體的說，機器學習可以看作是尋找一個函數，輸入是樣本數據，輸出是期望的結果，只是這個函數過於復雜，以至於不太方便形式化表達。需要注意的是，機器學習的目標是使學到的函數很好地適用於「新樣本」，而不僅僅是在訓練樣本上表現很好。學到的函數適用於新樣本的能力，稱為泛化（Generalization）能力。
通常學習一個好的函數，分為以下三步：
1、選擇一個合適的模型，這通常需要依據實際問題而定，針對不同的問題和任務需要選取恰當的模型，模型就是一組函數的集合。
2、判斷一個函數的好壞，這需要確定一個衡量標准，也就是我們通常說的損失函數（Loss Function），損失函數的確定也需要依據具體問題而定，如回歸問題一般採用歐式距離，分類問題一般採用交叉熵代價函數。
3、找出「最好」的函數，如何從眾多函數中最快的找出「最好」的那一個，這一步是最大的難點，做到又快又准往往不是一件容易的事情。常用的方法有梯度下降演算法，最小二乘法等和其他一些技巧（tricks）。
學習得到「最好」的函數後，需要在新樣本上進行測試，只有在新樣本上表現很好，才算是一個「好」的函數。