機器學習演算法看完就忘

❶ 機器學習一般常用的演算法有哪些

機器學習是人工智慧的核心技術，是學習人工智慧必不可少的環節。機器學習中有很多演算法，能夠解決很多以前難以企的問題，機器學習中涉及到的演算法有不少，下面小編就給大家普及一下這些演算法。

一、線性回歸

一般來說，線性回歸是統計學和機器學習中最知名和最易理解的演算法之一。這一演算法中我們可以用來預測建模，而預測建模主要關注最小化模型誤差或者盡可能作出最准確的預測，以可解釋性為代價。我們將借用、重用包括統計學在內的很多不同領域的演算法，並將其用於這些目的。當然我們可以使用不同的技術從數據中學習線性回歸模型，例如用於普通最小二乘法和梯度下降優化的線性代數解。就目前而言，線性回歸已經存在了200多年，並得到了廣泛研究。使用這種技術的一些經驗是盡可能去除非常相似（相關）的變數，並去除噪音。這是一種快速、簡單的技術。

二、Logistic 回歸

它是解決二分類問題的首選方法。Logistic 回歸與線性回歸相似，目標都是找到每個輸入變數的權重，即系數值。與線性回歸不同的是，Logistic 回歸對輸出的預測使用被稱為 logistic 函數的非線性函數進行變換。logistic 函數看起來像一個大的S，並且可以將任何值轉換到0到1的區間內。這非常實用，因為我們可以規定logistic函數的輸出值是0和1並預測類別值。像線性回歸一樣，Logistic 回歸在刪除與輸出變數無關的屬性以及非常相似的屬性時效果更好。它是一個快速的學習模型，並且對於二分類問題非常有效。

三、線性判別分析（LDA）

在前面我們介紹的Logistic 回歸是一種分類演算法，傳統上，它僅限於只有兩類的分類問題。而LDA的表示非常簡單直接。它由數據的統計屬性構成，對每個類別進行計算。單個輸入變數的 LDA包括兩個，第一就是每個類別的平均值，第二就是所有類別的方差。而在線性判別分析，進行預測的方法是計算每個類別的判別值並對具備最大值的類別進行預測。該技術假設數據呈高斯分布，因此最好預先從數據中刪除異常值。這是處理分類預測建模問題的一種簡單而強大的方法。

四、決策樹

決策樹是預測建模機器學習的一種重要演算法。決策樹模型的表示是一個二叉樹。這是演算法和數據結構中的二叉樹，沒什麼特別的。每個節點代表一個單獨的輸入變數x和該變數上的一個分割點。而決策樹的葉節點包含一個用於預測的輸出變數y。通過遍歷該樹的分割點，直到到達一個葉節點並輸出該節點的類別值就可以作出預測。當然決策樹的有點就是決策樹學習速度和預測速度都很快。它們還可以解決大量問題，並且不需要對數據做特別准備。

五、樸素貝葉斯

其實樸素貝葉斯是一個簡單但是很強大的預測建模演算法。而這個模型由兩種概率組成，這兩種概率都可以直接從訓練數據中計算出來。第一種就是每個類別的概率，第二種就是給定每個 x 的值，每個類別的條件概率。一旦計算出來，概率模型可用於使用貝葉斯定理對新數據進行預測。當我們的數據是實值時，通常假設一個高斯分布，這樣我們可以簡單的估計這些概率。而樸素貝葉斯之所以是樸素的，是因為它假設每個輸入變數是獨立的。這是一個強大的假設，真實的數據並非如此，但是，該技術在大量復雜問題上非常有用。所以說，樸素貝葉斯是一個十分實用的功能。

六、K近鄰演算法

K近鄰演算法簡稱KNN演算法，KNN 演算法非常簡單且有效。KNN的模型表示是整個訓練數據集。KNN演算法在整個訓練集中搜索K個最相似實例（近鄰）並匯總這K個實例的輸出變數，以預測新數據點。對於回歸問題，這可能是平均輸出變數，對於分類問題，這可能是眾數類別值。而其中的訣竅在於如何確定數據實例間的相似性。如果屬性的度量單位相同，那麼最簡單的技術是使用歐幾里得距離，我們可以根據每個輸入變數之間的差值直接計算出來其數值。當然，KNN需要大量內存或空間來存儲所有數據，但是只有在需要預測時才執行計算。我們還可以隨時更新和管理訓練實例，以保持預測的准確性。

七、Boosting 和 AdaBoost

首先，Boosting 是一種集成技術，它試圖集成一些弱分類器來創建一個強分類器。這通過從訓練數據中構建一個模型，然後創建第二個模型來嘗試糾正第一個模型的錯誤來完成。一直添加模型直到能夠完美預測訓練集，或添加的模型數量已經達到最大數量。而AdaBoost 是第一個為二分類開發的真正成功的 boosting 演算法。這是理解 boosting 的最佳起點。現代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最顯著的是隨機梯度提升。當然，AdaBoost 與短決策樹一起使用。在第一個決策樹創建之後，利用每個訓練實例上樹的性能來衡量下一個決策樹應該對每個訓練實例付出多少注意力。難以預測的訓練數據被分配更多權重，而容易預測的數據分配的權重較少。依次創建模型，每一個模型在訓練實例上更新權重，影響序列中下一個決策樹的學習。在所有決策樹建立之後，對新數據進行預測，並且通過每個決策樹在訓練數據上的精確度評估其性能。所以說，由於在糾正演算法錯誤上投入了太多注意力，所以具備已刪除異常值的干凈數據十分重要。

八、學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）

學習向量量化也是機器學習其中的一個演算法。可能大家不知道的是，K近鄰演算法的一個缺點是我們需要遍歷整個訓練數據集。學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）是一種人工神經網路演算法，它允許你選擇訓練實例的數量，並精確地學習這些實例應該是什麼樣的。而學習向量量化的表示是碼本向量的集合。這些是在開始時隨機選擇的，並逐漸調整以在學習演算法的多次迭代中最好地總結訓練數據集。在學習之後，碼本向量可用於預測。最相似的近鄰通過計算每個碼本向量和新數據實例之間的距離找到。然後返回最佳匹配單元的類別值或作為預測。如果大家重新調整數據，使其具有相同的范圍，就可以獲得最佳結果。當然，如果大家發現KNN在大家數據集上達到很好的結果，請嘗試用LVQ減少存儲整個訓練數據集的內存要求

❷ 機器學習中需要掌握的演算法有哪些

在學習機器學習中，我們需要掌握很多演算法，通過這些演算法我們能夠更快捷地利用機器學習解決更多的問題，讓人工智慧實現更多的功能，從而讓人工智慧變得更智能。因此，本文為大家介紹一下機器學習中需要掌握的演算法，希望這篇文章能夠幫助大家更深入地理解機器學習。
首先我們為大家介紹的是支持向量機學習演算法。其實支持向量機演算法簡稱SVM，一般來說，支持向量機演算法是用於分類或回歸問題的監督機器學習演算法。SVM從數據集學習，這樣SVM就可以對任何新數據進行分類。此外，它的工作原理是通過查找將數據分類到不同的類中。我們用它來將訓練數據集分成幾類。而且，有許多這樣的線性超平面，SVM試圖最大化各種類之間的距離，這被稱為邊際最大化。而支持向量機演算法那分為兩類，第一就是線性SVM。在線性SVM中，訓練數據必須通過超平面分離分類器。第二就是非線性SVM，在非線性SVM中，不可能使用超平面分離訓練數據。
然後我們給大家介紹一下Apriori機器學習演算法，需要告訴大家的是，這是一種無監督的機器學習演算法。我們用來從給定的數據集生成關聯規則。關聯規則意味著如果發生項目A，則項目B也以一定概率發生，生成的大多數關聯規則都是IF_THEN格式。Apriori機器學習演算法工作的基本原理就是如果項目集頻繁出現，則項目集的所有子集也經常出現。
接著我們給大家介紹一下決策樹機器學習演算法。其實決策樹是圖形表示，它利用分支方法來舉例說明決策的所有可能結果。在決策樹中，內部節點表示對屬性的測試。因為樹的每個分支代表測試的結果，並且葉節點表示特定的類標簽，即在計算所有屬性後做出的決定。此外，我們必須通過從根節點到葉節點的路徑來表示分類。
而隨機森林機器學習演算法也是一個重要的演算法，它是首選的機器學習演算法。我們使用套袋方法創建一堆具有隨機數據子集的決策樹。我們必須在數據集的隨機樣本上多次訓練模型，因為我們需要從隨機森林演算法中獲得良好的預測性能。此外，在這種集成學習方法中，我們必須組合所有決策樹的輸出，做出最後的預測。此外，我們通過輪詢每個決策樹的結果來推導出最終預測。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於機器學習的演算法，具體包括隨機森林機器學習演算法、決策樹演算法、apriori演算法、支持向量機演算法。相信大家看了這篇文章以後對機器學習有個更全面的認識，最後祝願大家都學有所成、學成歸來。

❸ 機器學習新手必看十大演算法

機器學習新手必看十大演算法
本文介紹了機器學習新手需要了解的 10 大演算法，包括線性回歸、Logistic 回歸、樸素貝葉斯、K 近鄰演算法等。
在機器學習中，有一種叫做「沒有免費的午餐」的定理。簡而言之，它指出沒有任何一種演算法對所有問題都有效，在監督學習(即預測建模)中尤其如此。
例如，你不能說神經網路總是比決策樹好，反之亦然。有很多因素在起作用，例如數據集的大小和結構。
因此，你應該針對具體問題嘗試多種不同演算法，並留出一個數據「測試集」來評估性能、選出優勝者。
當然，你嘗試的演算法必須適合你的問題，也就是選擇正確的機器學習任務。打個比方，如果你需要打掃房子，你可能會用吸塵器、掃帚或拖把，但是你不會拿出鏟子開始挖土。
大原則
不過也有一個普遍原則，即所有監督機器學習演算法預測建模的基礎。
機器學習演算法被描述為學習一個目標函數 f，該函數將輸入變數 X 最好地映射到輸出變數 Y：Y = f(X)
這是一個普遍的學習任務，我們可以根據輸入變數 X 的新樣本對 Y 進行預測。我們不知道函數 f 的樣子或形式。如果我們知道的話，我們將會直接使用它，不需要用機器學習演算法從數據中學習。
最常見的機器學習演算法是學習映射 Y = f(X) 來預測新 X 的 Y。這叫做預測建模或預測分析，我們的目標是盡可能作出最准確的預測。
對於想了解機器學習基礎知識的新手，本文將概述數據科學家使用的 top 10 機器學習演算法。
1. 線性回歸
線性回歸可能是統計學和機器學習中最知名和最易理解的演算法之一。
預測建模主要關注最小化模型誤差或者盡可能作出最准確的預測，以可解釋性為代價。我們將借用、重用包括統計學在內的很多不同領域的演算法，並將其用於這些目的。
線性回歸的表示是一個方程，它通過找到輸入變數的特定權重(稱為系數 B)，來描述一條最適合表示輸入變數 x 與輸出變數 y 關系的直線。
線性回歸
例如：y = B0 + B1 * x
我們將根據輸入 x 預測 y，線性回歸學習演算法的目標是找到系數 B0 和 B1 的值。
可以使用不同的技術從數據中學習線性回歸模型，例如用於普通最小二乘法和梯度下降優化的線性代數解。
線性回歸已經存在了 200 多年，並得到了廣泛研究。使用這種技術的一些經驗是盡可能去除非常相似(相關)的變數，並去除噪音。這是一種快速、簡單的技術，可以首先嘗試一下。
2. Logistic 回歸
Logistic 回歸是機器學習從統計學中借鑒的另一種技術。它是解決二分類問題的首選方法。
Logistic 回歸與線性回歸相似，目標都是找到每個輸入變數的權重，即系數值。與線性回歸不同的是，Logistic 回歸對輸出的預測使用被稱為 logistic 函數的非線性函數進行變換。
logistic 函數看起來像一個大的 S，並且可以將任何值轉換到 0 到 1 的區間內。這非常實用，因為我們可以規定 logistic 函數的輸出值是 0 和 1(例如，輸入小於 0.5 則輸出為 1)並預測類別值。
Logistic 回歸
由於模型的學習方式，Logistic 回歸的預測也可以作為給定數據實例(屬於類別 0 或 1)的概率。這對於需要為預測提供更多依據的問題很有用。
像線性回歸一樣，Logistic 回歸在刪除與輸出變數無關的屬性以及非常相似(相關)的屬性時效果更好。它是一個快速的學習模型，並且對於二分類問題非常有效。
3. 線性判別分析(LDA)
Logistic 回歸是一種分類演算法，傳統上，它僅限於只有兩類的分類問題。如果你有兩個以上的類別，那麼線性判別分析是首選的線性分類技術。
LDA 的表示非常簡單直接。它由數據的統計屬性構成，對每個類別進行計算。單個輸入變數的 LDA 包括：
每個類別的平均值;
所有類別的方差。
線性判別分析
進行預測的方法是計算每個類別的判別值並對具備最大值的類別進行預測。該技術假設數據呈高斯分布(鍾形曲線)，因此最好預先從數據中刪除異常值。這是處理分類預測建模問題的一種簡單而強大的方法。
4. 分類與回歸樹
決策樹是預測建模機器學習的一種重要演算法。
決策樹模型的表示是一個二叉樹。這是演算法和數據結構中的二叉樹，沒什麼特別的。每個節點代表一個單獨的輸入變數 x 和該變數上的一個分割點(假設變數是數字)。
決策樹
決策樹的葉節點包含一個用於預測的輸出變數 y。通過遍歷該樹的分割點，直到到達一個葉節點並輸出該節點的類別值就可以作出預測。
決策樹學習速度和預測速度都很快。它們還可以解決大量問題，並且不需要對數據做特別准備。
5. 樸素貝葉斯
樸素貝葉斯是一個簡單但是很強大的預測建模演算法。
該模型由兩種概率組成，這兩種概率都可以直接從訓練數據中計算出來：1)每個類別的概率;2)給定每個 x 的值，每個類別的條件概率。一旦計算出來，概率模型可用於使用貝葉斯定理對新數據進行預測。當你的數據是實值時，通常假設一個高斯分布(鍾形曲線)，這樣你可以簡單的估計這些概率。
貝葉斯定理
樸素貝葉斯之所以是樸素的，是因為它假設每個輸入變數是獨立的。這是一個強大的假設，真實的數據並非如此，但是，該技術在大量復雜問題上非常有用。
6. K 近鄰演算法
KNN 演算法非常簡單且有效。KNN 的模型表示是整個訓練數據集。是不是很簡單?
KNN 演算法在整個訓練集中搜索 K 個最相似實例(近鄰)並匯總這 K 個實例的輸出變數，以預測新數據點。對於回歸問題，這可能是平均輸出變數，對於分類問題，這可能是眾數(或最常見的)類別值。
訣竅在於如何確定數據實例間的相似性。如果屬性的度量單位相同(例如都是用英寸表示)，那麼最簡單的技術是使用歐幾里得距離，你可以根據每個輸入變數之間的差值直接計算出來其數值。
K 近鄰演算法
KNN 需要大量內存或空間來存儲所有數據，但是只有在需要預測時才執行計算(或學習)。你還可以隨時更新和管理訓練實例，以保持預測的准確性。
距離或緊密性的概念可能在非常高的維度(很多輸入變數)中會瓦解，這對演算法在你的問題上的性能產生負面影響。這被稱為維數災難。因此你最好只使用那些與預測輸出變數最相關的輸入變數。
7. 學習向量量化
K 近鄰演算法的一個缺點是你需要遍歷整個訓練數據集。學習向量量化演算法(簡稱 LVQ)是一種人工神經網路演算法，它允許你選擇訓練實例的數量，並精確地學習這些實例應該是什麼樣的。
學習向量量化
LVQ 的表示是碼本向量的集合。這些是在開始時隨機選擇的，並逐漸調整以在學習演算法的多次迭代中最好地總結訓練數據集。在學習之後，碼本向量可用於預測(類似 K 近鄰演算法)。最相似的近鄰(最佳匹配的碼本向量)通過計算每個碼本向量和新數據實例之間的距離找到。然後返回最佳匹配單元的類別值或(回歸中的實際值)作為預測。如果你重新調整數據，使其具有相同的范圍(比如 0 到 1 之間)，就可以獲得最佳結果。
如果你發現 KNN 在你的數據集上達到很好的結果，請嘗試用 LVQ 減少存儲整個訓練數據集的內存要求。
8. 支持向量機(SVM)
支持向量機可能是最受歡迎和最廣泛討論的機器學習演算法之一。
超平面是分割輸入變數空間的一條線。在 SVM 中，選擇一條可以最好地根據輸入變數類別(類別 0 或類別 1)對輸入變數空間進行分割的超平面。在二維中，你可以將其視為一條線，我們假設所有的輸入點都可以被這條線完全的分開。SVM 學習演算法找到了可以讓超平面對類別進行最佳分割的系數。
支持向量機
超平面和最近的數據點之間的距離被稱為間隔。分開兩個類別的最好的或最理想的超平面具備最大間隔。只有這些點與定義超平面和構建分類器有關。這些點被稱為支持向量，它們支持或定義了超平面。實際上，優化演算法用於尋找最大化間隔的系數的值。
SVM 可能是最強大的立即可用的分類器之一，值得一試。
9. Bagging 和隨機森林
隨機森林是最流行和最強大的機器學習演算法之一。它是 Bootstrap Aggregation(又稱 bagging)集成機器學習演算法的一種。
bootstrap 是從數據樣本中估算數量的一種強大的統計方法。例如平均數。你從數據中抽取大量樣本，計算平均值，然後平均所有的平均值以便更好的估計真實的平均值。
bagging 使用相同的方法，但是它估計整個統計模型，最常見的是決策樹。在訓練數據中抽取多個樣本，然後對每個數據樣本建模。當你需要對新數據進行預測時，每個模型都進行預測，並將所有的預測值平均以便更好的估計真實的輸出值。
隨機森林
隨機森林是對這種方法的一種調整，在隨機森林的方法中決策樹被創建以便於通過引入隨機性來進行次優分割，而不是選擇最佳分割點。
因此，針對每個數據樣本創建的模型將會與其他方式得到的有所不同，不過雖然方法獨特且不同，它們仍然是准確的。結合它們的預測可以更好的估計真實的輸出值。
如果你用方差較高的演算法(如決策樹)得到了很好的結果，那麼通常可以通過 bagging 該演算法來獲得更好的結果。
10. Boosting 和 AdaBoost
Boosting 是一種集成技術，它試圖集成一些弱分類器來創建一個強分類器。這通過從訓練數據中構建一個模型，然後創建第二個模型來嘗試糾正第一個模型的錯誤來完成。一直添加模型直到能夠完美預測訓練集，或添加的模型數量已經達到最大數量。
AdaBoost 是第一個為二分類開發的真正成功的 boosting 演算法。這是理解 boosting 的最佳起點。現代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最顯著的是隨機梯度提升。
AdaBoost
AdaBoost與短決策樹一起使用。在第一個決策樹創建之後，利用每個訓練實例上樹的性能來衡量下一個決策樹應該對每個訓練實例付出多少注意力。難以預測的訓練數據被分配更多權重，而容易預測的數據分配的權重較少。依次創建模型，每個模型在訓練實例上更新權重，影響序列中下一個決策樹的學習。在所有決策樹建立之後，對新數據進行預測，並且通過每個決策樹在訓練數據上的精確度評估其性能。
因為在糾正演算法錯誤上投入了太多注意力，所以具備已刪除異常值的干凈數據非常重要。
總結
初學者在面對各種機器學習演算法時經常問：「我應該用哪個演算法?」這個問題的答案取決於很多因素，包括：(1)數據的大小、質量和特性;(2)可用的計算時間;(3)任務的緊迫性;(4)你想用這些數據做什麼。
即使是經驗豐富的數據科學家在嘗試不同的演算法之前，也無法分辨哪種演算法會表現最好。雖然還有很多其他的機器學習演算法，但本篇文章中討論的是最受歡迎的演算法。如果你是機器學習的新手，這將是一個很好的學習起點。

❹ 機器學習有哪些演算法

1. 線性回歸
在統計學和機器學習領域，線性回歸可能是最廣為人知也最易理解的演算法之一。
2. Logistic 回歸
Logistic 回歸是機器學習從統計學領域借鑒過來的另一種技術。它是二分類問題的首選方法。
3. 線性判別分析
Logistic 回歸是一種傳統的分類演算法，它的使用場景僅限於二分類問題。如果你有兩個以上的類，那麼線性判別分析演算法（LDA）是首選的線性分類技術。
4.分類和回歸樹
決策樹是一類重要的機器學習預測建模演算法。
5. 樸素貝葉斯
樸素貝葉斯是一種簡單而強大的預測建模演算法。
6. K 最近鄰演算法
K 最近鄰（KNN）演算法是非常簡單而有效的。KNN 的模型表示就是整個訓練數據集。
7. 學習向量量化
KNN 演算法的一個缺點是，你需要處理整個訓練數據集。
8. 支持向量機
支持向量機（SVM）可能是目前最流行、被討論地最多的機器學習演算法之一。
9. 袋裝法和隨機森林
隨機森林是最流行也最強大的機器學習演算法之一，它是一種集成機器學習演算法。

想要學習了解更多機器學習的知識，推薦CDA數據分析師課程。CDA（Certified Data Analyst），即「CDA 數據分析師」，是在數字經濟大背景和人工智慧時代趨勢下，面向全行業的專業權威國際資格認證，旨在提升全民數字技能，助力企業數字化轉型，推動行業數字化發展。點擊預約免費試聽課。

❺ 看不懂機器學習的演算法，學人工智慧怎麼辦

許多人都是紙上談兵的沒有實際的操作。在這段期間必須要學習多一些知識。在實際情況之下。都可以懂得一二。因為許多條件的限制。幾多人都沒有法進行實習。

❻ 機器學習演算法的機器學習演算法走起來

盡管機器學習演算法能夠提供多種好處，但是在使用機器學習演算法過程中也有可能導致嚴重問題。機器學習演算法初學者需要理解所輸入數據、項目范圍和目標，以及工作中使用的機器學習演算法。機器學習是很多大數據項目背後的重要推動力量，但是即便IT部門投入大量精力，在機器學習演算法具體實施過程當中事情也有可能朝著錯誤的方向發展。不幸的是，如果你沒有牢固掌握機器學習演算法所輸入數據的質量和准確性、實際的業務目標以及真實環境限制，那麼機器學習演算法預測模型很有可能具有嚴重的潛在風險（比如無法避免黑天鵝效應）。對於機器學習演算法和大數據初學者來說，很容易編寫出效率低下的機器學習演算法復雜模型或者對特定數據進行重復分析。事實上，在將這種機器學習演算法「廣義」模型應用到生產環境之前，很難判定哪種才算是最佳方式。另外一種機器學習演算法挑戰是成功的定義會隨著不同的使用情況而出現巨大差異。針對特定機器學習演算法測試數據，可以使用數十種機器學習演算法指標來描述機器學習演算法模型數據輸出結果的質量和准確性。即機器學習演算法便對於IT專家來說，其至少需要熟悉機器學習演算法輸出結果的相關指標，並且了解各種機器學習演算法象限知識，比如真正（True Positive）被模型預測為正的正樣本、真負（True Negative）被模型預測為負的負樣本、假正（False Positive ）被模型預測為正的負樣本、假負（False Negative）被模型預測為負的正樣本等。在機器學習演算法和大數據領域，許多關鍵機器學習演算法指標都是根據這四種基本機器學習演算法測量結果推導而來。比如，通常會使用正確標記（真正+真負）的實例數量除以總實例數量來定義機器學習演算法整體准確性。如果想要了解究竟有多少個正確的機器學習演算法正實例，敏感性（或者召回率）就是真正的機器學習演算法數量除以實際正數量（真正+假正）所得到的比例。通常機器學習演算法精確度也是十分重要的，也就是真正（True Positive）的數量除以所有被標記為正（真正+假正）的項目之和。機器學習演算法將所有都標記為正的簡化模型將會有100%的召回率，但是機器學習演算法精確度和准確性會非常差——這種機器學習演算法模型能夠找到一切，但是機器學習演算法卻不能將小麥從谷殼當中挑選出來。因此通常需要機器學習演算法從這些指標當中進行抉擇以尋找最佳平衡點。在一些基於機器學習演算法的大數據應用領域當中，比如機器學習演算法針對性營銷，機器學習演算法相比於隨機選擇目標客戶這種傳統方式來說能夠提高20%的效率。在其他領域當中，比如對100萬人進行癌症檢查時，即便是99%的准確率也會導致極其嚴重的後果：假設癌症的發病率非常低，那麼這1%當中的大部分就是假正，從而導致需要對將近1萬人進行不必要的治療。這種情況促使我們開始思考機器學習演算法對於IT領域的影響。首先，主機存儲和計算平台應該和嘗試學習的種類相匹配。有時候應該進行離線機器學習演算法，機器學習演算法將結果模型應用在生產環境的簡單計算步驟當中。而在其他時間機器學習演算法是持續或者反復出現的（比如強化機器學習演算法），需要更加靠近當前的數據流。相比於使用其他大數據擴展集群（比如Apache Mahout、MLlib和Madlib）的可分區庫來說，一些機器學習演算法能夠實現更好可擴展性，然而其他方式可能需要更高速的計算互聯通道以及讀寫事務存儲架構以提高計算效率。機器學習演算法可以使用一些內存工具來完成大型交付式數據挖掘或者預測工作，並且機器學習演算法降低延遲。還有一些根據生產環境當中API調用情況進行收費的雲主機機器學習演算法服務，對於存儲在雲中的數據來說這種方式能提升成本效率。如果你已經擁有固定的程序業務領域， 只是想要隨意探索一下或者剛剛開始研究機器學習演算法，那麼機器學習演算法可以使用Python和其他語言當中提供的相關免費包。你甚至可以在微軟Azure當中注冊一個免費開發、基於雲的主機學習工作室。這些機器學習演算法產品當中的大多數都可以運行在本地主機的小型數據集合上，或者機器學習演算法針對生產環境擴展為大型數據集合。機器學習演算法是一個十分熱門的領域，每天我們都能聽到廠商保證自己的特定機器學習演算法產品能夠簡化平均業務分析過程。所有這些機器學習演算法預測模型都不具有人工智慧。是的，通過尋找和探索數據方面的更深層次模型，其能夠提供真實和多種業務優勢，但是通過這種機器學習演算法方式建立的一切都是相關性。就像學校經常告訴我們的一樣，相關性不代表明確的因果關系。但是，考慮到現在應用機器學習演算法技術已經變得非常容易——只需要研究感興趣的機器學習演算法數據集合，因此所有IT部門都可以學習自己的內部專業知識——收集和清除數據、制定開發流程、協助模型效果等，並且機器學習演算法應用在生產環境當中。在數據科學方面的專業知識是非常寶貴和難得的，但是考慮到這個機器學習演算法領域正在發生的快速變化，企業應該馬上開始機器學習演算法研究工作，不要期望獲得成熟的科學家團隊來順利完成機器學習演算法這樣的任務。

❼ 看機器學習論文時，看不懂數學公式怎麼辦

你如果要搞研究，或者想實現論文里的演算法，就必須要看懂。
加油吧。機器學習這條路不容易。
不懂的話，補一些數學知識，比如貝葉斯概率論，微積分，概率圖模型等等。

❽ 人工智慧學會如何提高大腦的記憶力

說到黑匣子，沒有比人腦更黑的了。科學家感嘆道，我們的灰質問題非常復雜，它本身並不能完全理解。

但是如果我們不能挖掘我們自己的大腦，也許機器可以為我們做到這一點。在最新一期的「自然通信」 雜志上，賓夕法尼亞大學心理學家邁克爾卡哈納領導的研究人員表明，機器學習演算法- 眾所周知的不可思議的系統本身- 可用於解碼並增強人類記憶力。怎麼樣？通過觸發向大腦提供精確定時的電脈沖。

換句話說，研究人員可以使用一個黑匣子來解鎖另一個黑匣子的潛力。一方面這聽起來像是對一個荒謬困難的問題的一個相當優雅的解決方案，另一方面聽起來像是一場技術爆發式恐怖片的開始。

當談到大腦測量時，最好的錄音來自顱內。但是，人們和機構審查委員會通常不會以科學為名打開頭骨。因此Kahana和他的同事們與25位癲癇患者合作，每位患者的大腦中植入了100到200個電極（監測癲癇相關的電活動）。Kahana和他的團隊搭載這些植入物，使用電極在記憶任務中記錄高解析度的大腦活動。

首先，研究人員了解大腦記憶某些東西時的樣子。當患者閱讀並試圖內化單詞列表時，Kahana和他的團隊從每個植入電極每秒收集數千次電壓測量數據。後來，他們測試了患者的回憶建立數據，了解哪些大腦活動模式與記憶單詞和忘記單詞有關。

然後他們又做了。然後再次。在對每個測試對象進行兩次或三次訪問之後，他們收集了足夠的訓練數據以生成針對患者的演算法，這些演算法可以根據每個患者的電極活性單獨預測每個患者可能記住哪些字。

這是踢球者。這些電極不只是讀神經活動，他們也可以刺激它。因此，研究人員試圖刺激大腦改善- 或者正如他們所說的那樣，「拯救」- 實時記憶的形成。每隔幾秒鍾，主題會看到一個新單詞，新訓練的演算法將決定大腦是否准備好記住它。卡哈納說：「閉環系統讓我們記錄受試者大腦的狀態，分析它，並決定是否觸發刺激，全部在幾百毫秒內完成。

它的工作。研究人員的系統使患者平均回憶詞的能力提高了15％。

這並不是Kahana實驗室第一次探索大腦刺激對記憶的影響。去年，該組織表明，電極脈沖似乎會改善或惡化召回，這取決於研究人員何時提供。在該研究中，當研究人員在低功能期間刺激大腦的記憶特異性區域（高功能時期的刺激具有相反效果）時，測試對象得分更高。這是一個重大發現，但在治療上無用;研究人員只能在進行記憶測試後才能識別記憶和大腦狀態之間的聯系。從腦部增強的角度來看，你真正想要的是在記憶過程中傳遞脈沖。

現在，Kahana和他的同事似乎利用他們的機器學習演算法關閉了循環。Kahana說：「我們只是用它來識別貓的圖像，而不是用它來識別貓的圖像，而是用它來構建一個解碼器- 這個東西可以看電子活動，並說出大腦是否處於有利於學習的狀態。如果大腦看起來像是在有效地編碼記憶，那麼研究人員就會放棄它。如果不是這樣，他們的系統會迅速提供電脈沖，將其推入更高功能的狀態- 就像大腦的起搏器一樣。

「這不是一個whom效應，但它絕對是有前途的，」加州大學聖地亞哥神經科學家布拉德利沃伊克說，誰是研究無關。現在的問題是這個領域的未來工作是否會產生更好的結果。如果患者的大腦植入了更多和更精確的電極，則演算法可以在更小的時間尺度上解碼更多的神經特徵，具有更多的特異性。更多的培訓數據也可能有所幫助;大多數癲癇患者最多隻能參加像這樣的研究幾周，這限制了研究人員與他們一起度過的時間。在三次以上的會話中訓練的機器學習演算法可能比Kahana最近的研究表現要好。

但即使有更高的解析度和更多的訓練數據，科學家也需要解決使用不透明演算法研究和操縱大腦的意義。事實是，雖然Kahana的系統可以在特定情況下改善詞彙回憶，但他並不確切知道它如何改善功能。這就是機器學習的本質。

幸運的是，Kahana的團隊已經考慮到了這一點，有些演算法比其他演算法更容易審查。對於這項特定的研究，研究人員使用了一種簡單的線性分類器，這使得他們可以得出一些關於個體電極活動如何可能有助於模型區分大腦活動模式的能力的推論。「在這一點上，我們現在還不能確定我們用於記錄大腦活動的功能之間是否存在相互作用，」負責該研究的機器學習分析的UPenn心理學家Youssef Ezzyat說。

更復雜的深度學習技術不一定會轉化為更大的認知增強。但是如果他們這樣做了，研究人員可能會絞盡腦汁地理解機器決定提供大腦增強的電子沖動。或者，如果他們真的變成惡魔般的話，他們會阻止他們。

❾ 機器學習的書看不懂怎麼辦

1：個人覺得李航的《統計學習方法》還算可以，屬於基本的機器學習入門書籍。

2：具體可以結合andrew ng的機器學習視頻看--->可以去網易公開課找到，斯坦福大學機器學習

3：嘗試實現一些最基礎的演算法。最簡單的比如樸素貝葉斯分類器，我當年實現第一個機器學習演算法，現在想想還是很激動的。後面的像SVM，決策樹也可以試試。

4：一定要做一點應用，不然，感覺都是理論，一點感覺都不會有的。比如上面的樸素貝葉斯分類器就可以做一個垃圾郵件過濾系統。

5：還有一本書似乎是韓家煒的數據挖掘導論，沒讀過，但是網上推薦挺多的。

6：等你到了一定水平，就可以啃啃PRML了，這個太經典了，有點類似演算法中的演算法導論

❿ 干貨 | 基礎機器學習演算法

本篇內容主要是面向機器學習初學者,介紹常見的機器學習演算法，當然,歡迎同行交流。

哲學要回答的基本問題是從哪裡來、我是誰、到哪裡去，尋找答案的過程或許可以借鑒機器學習的套路：組織數據->挖掘知識->預測未來。組織數據即為設計特徵，生成滿足特定格式要求的樣本，挖掘知識即建模，而預測未來就是對模型的應用。

特徵設計依賴於對業務場景的理解，可分為連續特徵、離散特徵和組合高階特徵。本篇重點是機器學習演算法的介紹，可以分為監督學習和無監督學習兩大類。

無監督學習演算法很多，最近幾年業界比較關注主題模型，LSA->PLSA->LDA 為主題模型三個發展階段的典型演算法，它們主要是建模假設條件上存在差異。LSA假設文檔只有一個主題，PLSA 假設各個主題的概率分布不變（theta 都是固定的），LDA 假設每個文檔和詞的主題概率是可變的。

LDA 演算法本質可以藉助上帝擲骰子幫助理解，詳細內容可參加 Rickjin 寫的《 LDA 數據八卦》文章，淺顯易懂，順便也科普了很多數學知識，非常推薦。

監督學習可分為分類和回歸，感知器是最簡單的線性分類器，現在實際應用比較少，但它是神經網路、深度學習的基本單元。

線性函數擬合數據並基於閾值分類時，很容易受雜訊樣本的干擾，影響分類的准確性。邏輯回歸（Logistic Regression）利用 sigmoid 函數將模型輸出約束在 0 到 1 之間，能夠有效弱化雜訊數據的負面影響，被廣泛應用於互聯網廣告點擊率預估。

邏輯回歸模型參數可以通過最大似然求解，首先定義目標函數 L ( theta )，然後 log 處理將目標函數的乘法邏輯轉化為求和邏輯（最大化似然概率 -> 最小化損失函數），最後採用梯度下降求解。

相比於線性分類去，決策樹等非線性分類器具有更強的分類能力，ID3 和 C4.5 是典型的決策樹演算法，建模流程基本相似，兩者主要在增益函數（目標函數）的定義不同。

線性回歸和線性分類在表達形式上是類似的，本質區別是分類的目標函數是離散值，而回歸的目標函數是連續值。目標函數的不同導致回歸通常基於最小二乘定義目標函數，當然，在觀測誤差滿足高斯分布的假設情況下，最小二乘和最大似然可以等價。

當梯度下降求解模型參數時，可以採用 Batch 模式或者 Stochastic 模式，通常而言，Batch 模式准確性更高，Stochastic 模式復雜度更低。

上文已經提到，感知器雖然是最簡單的線性分類器，但是可以視為深度學習的基本單元，模型參數可以由自動編碼（ Auto Encoder ）等方法求解。

深度學習的優勢之一可以理解為特徵抽象，從底層特徵學習獲得高階特徵，描述更為復雜的信息結構。例如，從像素層特徵學習抽象出描述紋理結構的邊緣輪廓特徵，更進一步學習獲得表徵物體局部的更高階特徵。

俗話說三個臭皮匠賽過諸葛亮，無論是線性分類還是深度學習，都是單個模型演算法單打獨斗，有沒有一種集百家之長的方法，將模型處理數據的精度更進一步提升呢？當然，Model Ensembe l就是解決這個問題。Bagging 為方法之一，對於給定數據處理任務，採用不同模型/參數/特徵訓練多組模型參數，最後採用投票或者加權平均的方式輸出最終結果。

Boosting為Model Ensemble 的另外一種方法，其思想為模型每次迭代時通過調整錯誤樣本的損失權重提升對數據樣本整體的處理精度，典型演算法包括 AdaBoost 、GBDT 等。

不同的數據任務場景，可以選擇不同的 Model Ensemble 方法，對於深度學習，可以對隱層節點採用 DropOut 的方法實現類似的效果。

介紹了這么多機器學習基礎演算法，說一說評價模型優劣的基本准則。欠擬合和過擬合是經常出現的兩種情況，簡單的判定方法是比較訓練誤差和測試誤差的關系，當欠擬合時，可以設計更多特徵來提升模型訓練精度，當過擬合時，可以優化特徵量降低模型復雜度來提升模型測試精度。

特徵量是模型復雜度的直觀反映，模型訓練之前設定輸入的特徵量是一種方法，另外一種比較常用的方法是在模型訓練過程中，將特徵參數的正則約束項引入目標函數/損失函數，基於訓練過程篩選優質特徵。

模型調優是一個細致活，最終還是需要能夠對實際場景給出可靠的預測結果，解決實際問題。期待學以致用！ 作者 曉惑 本文轉自阿里技術，轉載需授權