非監(jiān)督學習非監(jiān)督學習中，給定的數(shù)據(jù)集沒有“正確答案”，所有的數(shù)據(jù)都是一樣的。無監(jiān)督學習的任務是從給定的數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的結構。舉個栗子：我們把一堆貓和狗的照片給機器，不給這些照片打任何標簽，但是我們希望機器能夠將這些照片分分類。將不打標簽的照片給機器通過學習，機器會把這些照片分為2類，一類都是貓的照片，一類都是狗的照片。雖然跟上面的監(jiān)督學習看上去結果差不多，但是有著本質的差別：非監(jiān)督學習中，雖然照片分為了貓和狗，但是機器并不知道哪個是貓，哪個是狗。對于機器來說，相當于分成了A、B兩類。

    7.遷移學習假設你是個零售業(yè)的數(shù)據(jù)科學家，已經(jīng)花了幾個月的時間訓練高質量模型，用來將圖像分為襯衫、T恤和Polo衫這三類。新任務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移到第二個模型中呢？當然可以，遷移學習可以做到。遷移學習是指重復使用先前訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡的一部分，并使其適應類似的新任務。具體來說就是，使用先前任務中訓練過的神經(jīng)網(wǎng)絡，可以傳輸一小部分訓練過的圖層，并將它們與用于新任務數(shù)據(jù)訓練的幾個圖層組合在一起。通過添加圖層，新的神經(jīng)網(wǎng)絡就能快速學習并適應新的任務。遷移學習的主要優(yōu)點是訓練神經(jīng)網(wǎng)絡所需的數(shù)據(jù)較少，這點尤為重要，因為深度學習算法的訓練既耗時，（計算資源上）花費又高。而且，通常也很難找到足夠的標記數(shù)據(jù)來供培訓使用。還是回到上文的例子，假設襯衫模型中，你用了一個有20個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡，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練褲子圖像的某個新的參數(shù)層相結合。此時，褲子模型將有19個隱藏層。這兩個任務的輸入和輸出不同，但一些概括與兩者都有關的信息如布料、衣服上扣件和形狀等方面的參數(shù)層可重復使用。 青海學習機器學習培訓深度智谷深度人工智能學院數(shù)據(jù)處理算法模型。

    不論是在科研中還是在工業(yè)領域，機器學習都是個熱門話題，新的機器學習方法也層出不窮。機器學習發(fā)展迅速又很復雜。對初學者而言，緊跟其發(fā)展無疑十分困難，即便是對**們來說也非易事。為揭開機器學習的神秘面紗，幫助新手學習該領域的**概念，本文會介紹十種不同的機器學習方法，包括簡單描述和可視化等，并一一舉例說明。機器學習算法（模型）是個表示某一問題（常為商業(yè)問題）所包含數(shù)據(jù)信息的數(shù)學表達式。設計算法是為了分析數(shù)據(jù)從而獲取有用信息。比如，在線零售商想要預測下一季度的銷售額時，就可能會用到機器學習算法，根據(jù)之前的銷售額和其他相關數(shù)據(jù)來進行預測。同樣，風車制造商可以監(jiān)管重要的設備，他們給算法提供視頻數(shù)據(jù)使其在訓練之后能夠識別設備上的裂縫。本文介紹的十種機器學習方法可以讓你對機器學習有一個整體的了解。

    4.**近領算法——KNNKNN即**近鄰算法，其主要過程為：1.計算訓練樣本和測試樣本中每個樣本點的距離（常見的距離度量有歐式距離，馬氏距離等）；2.對上面所有的距離值進行排序；3.選前k個**小距離的樣本；4.根據(jù)這k個樣本的標簽進行投票，得到***的分類類別；如何選擇一個比較好的K值，這取決于數(shù)據(jù)。一般情況下，在分類時較大的K值能夠減小噪聲的影響。但會使類別之間的界限變得模糊。一個較好的K值可通過各種啟發(fā)式技術來獲取，比如，交叉驗證。另外噪聲和非相關性特征向量的存在會使K近鄰算法的準確性減小。近鄰算法具有較強的一致性結果。隨著數(shù)據(jù)趨于無限，算法保證錯誤率不會超過貝葉斯算法錯誤率的兩倍。對于一些好的K值，K近鄰保證錯誤率不會超過貝葉斯理論誤差率。KNN算法的優(yōu)點理論成熟，思想簡單，既可以用來做分類也可以用來做回歸；可用于非線性分類；訓練時間復雜度為O(n)；對數(shù)據(jù)沒有假設，準確度高，對outlier不敏感；缺點計算量大；樣本不平衡問題（即有些類別的樣本數(shù)量很多，而其它樣本的數(shù)量很少）；需要大量的內存。 深度智谷深度人工智能學院梯度下降法。

    Sigmoid函數(shù)：優(yōu)點：實現(xiàn)簡單，***的應用于工業(yè)問題上；分類時計算量非常小，速度很快，存儲資源低；便利的觀測樣本概率分數(shù)；對邏輯回歸而言，多重共線性并不是問題，它可以結合L2正則化來解決該問題；缺點：當特征空間很大時，邏輯回歸的性能不是很好；容易欠擬合，一般準確度不太高不能很好地處理大量多類特征或變量；只能處理兩分類問題（在此基礎上衍生出來的softmax可以用于多分類），且必須線性可分；對于非線性特征，需要進行轉換；3.線性回歸線性回歸是用于回歸的，而不像Logistic回歸是用于分類，其基本思想是用梯度下降法對**小二乘法形式的誤差函數(shù)進行優(yōu)化，當然也可以用normalequation直接求得參數(shù)的解，結果為：而在LWLR（局部加權線性回歸）中，參數(shù)的計算表達式為:由此可見LWLR與LR不同，LWLR是一個非參數(shù)模型，因為每次進行回歸計算都要遍歷訓練樣本至少一次。優(yōu)點：實現(xiàn)簡單，計算簡單。 深度智谷深度人工智能學院KT樹算法。黑龍江機器學習培訓上海

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    fp-growth：求頻繁**的算法，只用遍歷數(shù)據(jù)集兩次，就可建立fp樹遍歷**，求**小項集的出現(xiàn)次數(shù)給所有樣本內部排序，并且過濾掉出現(xiàn)次數(shù)小于閾值的項集用排序好的數(shù)據(jù)建立fp樹，樹是字典樹，節(jié)點是頻繁**的路徑，值是路徑出現(xiàn)次數(shù)fp樹建好后，使用header鏈表，自底向上獲得頻繁項mahout的分布式fp：***次遍歷樣本一樣，求**小項集的出現(xiàn)次數(shù)根據(jù)排序的**小項集，分割項集，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**不會應為分片而丟失（可以理解為fp樹從頂向下分割數(shù)據(jù)）基于項目的推薦算法：計算人-物計算物-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聯(lián)度。 四川機器學習培訓班哪個好

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