1. 回歸回歸是一種監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在先前數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上預(yù)測或解釋特定數(shù)值。例如要想知道某房產(chǎn)的價值，可根據(jù)與之相似房產(chǎn)的定價來預(yù)測。線性回歸是**簡單的回歸方法，用直線方程(y = m * x + b)來模擬數(shù)據(jù)集。通過計(jì)算直線的位置和斜率得到具有許多數(shù)據(jù)對（x，y）的線性回歸模型，在該直線上，所有數(shù)據(jù)點(diǎn)到它的距離之和**小。換言之，計(jì)算的是**接近數(shù)據(jù)中觀測值的那條線的斜率(m)和y截距(b)。接著再來看一些具體的線性回歸例子。將建筑物的年齡、樓層數(shù)、面積（平方英尺）和墻上插入式設(shè)備的數(shù)量這些數(shù)據(jù)匯總在一起，用線性回歸方法來預(yù)測該建筑物的耗能情況（以千瓦時為單位）。由于有多種輸入值（年齡，面積等），可以選擇多變量線性回歸方法，原理和簡單的一元線性回歸一樣，但在這種情況下，由于有多個變量，**終創(chuàng)建出來的“線”是多維的。下圖顯示了線性回歸模型與建筑物實(shí)際能耗的吻合程度。如果已知某建筑物的各項(xiàng)特征（年齡、面積等），但耗能情況未知，就可以用擬合線來對其進(jìn)行估算。注意，線性回歸還可以用來估計(jì)各個因素對于**終耗能情況的影響程度。例如，有了公式，就可以確定建筑物的年齡、面積或高度是否為**重要的影響因素。深度智谷深度人工智能學(xué)院圖像輪廓查找算法。北京機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)課程

    在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)框架下，大家刻畫模型復(fù)雜度的時候，有這么個觀點(diǎn)，認(rèn)為Error=Bias+Variance。這里的Error大概可以理解為模型的預(yù)測錯誤率，是有兩部分組成的，一部分是由于模型太簡單而帶來的估計(jì)不準(zhǔn)確的部分（Bias），另一部分是由于模型太復(fù)雜而帶來的更大的變化空間和不確定性（Variance）。所以，這樣就容易分析樸素貝葉斯了。它簡單的假設(shè)了各個數(shù)據(jù)之間是無關(guān)的，是一個被嚴(yán)重簡化了的模型。所以，對于這樣一個簡單模型，大部分場合都會Bias部分大于Variance部分，也就是說高偏差而低方差。在實(shí)際中，為了讓Error盡量小，我們在選擇模型的時候需要平衡Bias和Variance所占的比例，也就是平衡over-fitting和under-fitting。偏差和方差與模型復(fù)雜度的關(guān)系使用下圖更加明了：當(dāng)模型復(fù)雜度上升的時候，偏差會逐漸變小，而方差會逐漸變大。 海南ai機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)深度智谷深度人工智能學(xué)院圖像凸包檢測。

    強(qiáng)化學(xué)習(xí)：在這種學(xué)習(xí)模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)**是作為一個檢查模型對錯的方式，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調(diào)整。常見的應(yīng)用場景包括動態(tài)系統(tǒng)以及機(jī)器人控制等。常見算法包括Q-Learning以及時間差學(xué)習(xí)（Temporaldifferencelearning）在企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的場景下，人們**常用的可能就是監(jiān)督式學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的模型。在圖像識別等領(lǐng)域，由于存在大量的非標(biāo)識的數(shù)據(jù)和少量的可標(biāo)識數(shù)據(jù)，目前半監(jiān)督式學(xué)習(xí)是一個很熱的話題。而強(qiáng)化學(xué)習(xí)更多的應(yīng)用在機(jī)器人控制及其他需要進(jìn)行系統(tǒng)控制的領(lǐng)域。算法類似性根據(jù)算法的功能和形式的類似性，我們可以把算法分類，比如說基于樹的算法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法等等。當(dāng)然，機(jī)器學(xué)習(xí)的范圍非常龐大，有些算法很難明確歸類到某一類。而對于有些分類來說，同一分類的算法可以針對不同類型的問題。這里，我們盡量把常用的算法按照**容易理解的方式進(jìn)行分類。回歸算法回歸算法是試圖采用對誤差的衡量來探索變量之間的關(guān)系的一類算法?；貧w算法是統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的利器。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人們說起回歸，有時候是指一類問題，有時候是指一類算法，這一點(diǎn)常常會使初學(xué)者有所困惑。

    傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法是自下而上的。從理論和數(shù)學(xué)開始，然后學(xué)習(xí)算法執(zhí)行，再教你如何解決實(shí)際問題（實(shí)踐）。入門者如果以傳統(tǒng)的“機(jī)器學(xué)習(xí)”步驟學(xué)習(xí)，會發(fā)現(xiàn)自己總是和真正的“機(jī)器學(xué)習(xí)”工作者存在差距，這也是以往學(xué)習(xí)方法中存在的缺點(diǎn)。本文所介紹的步驟與傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法不同，本文推薦初學(xué)者從結(jié)果著手。它所滿足的，正是企業(yè)所想要的：如何交付結(jié)果。一系列預(yù)測或模型的結(jié)果，能夠可靠地預(yù)測。這是一種自上而下和結(jié)果優(yōu)先的方法。從滿足市場要求出發(fā)，**短的路徑是真正成為這個行業(yè)的從業(yè)者。我們可以通過以下5個步驟來概括這種方法：第一步：調(diào)整心態(tài)（信念！）。第二步：選擇一個過程（如何獲得結(jié)果）。第三步：選擇一個工具（實(shí)施）。第四步：數(shù)據(jù)集實(shí)操（投入實(shí)際工作）。第五步：建立一個收藏夾（展示你的技能）。 深度智谷深度人工智能學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)前景。

    3.聚類聚類方法的目標(biāo)是對具有相似特征的觀察值進(jìn)行分組或聚類，是一種無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法。聚類方法不借助輸出信息進(jìn)行訓(xùn)練，而是讓算法定義輸出。在這一方法中，只能使用可視化來檢驗(yàn)解決方案的質(zhì)量。當(dāng)下流行的聚類方法是K均值聚類，其中“K”表示用戶選擇創(chuàng)建的簇的數(shù)量。（注意，選取K值時有多種技術(shù)可供選擇，比如肘部法則。）大體上，K均值聚類法對數(shù)據(jù)點(diǎn)的處理步驟包括：1.隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)中的K個中心。2.將每個數(shù)據(jù)點(diǎn)分配給**接近的隨機(jī)創(chuàng)建的中心。3.重新計(jì)算每個簇的中心。4.如果中心沒有變化（或變化很?。?，就結(jié)束此過程。否則，返回至第2步。（如果中心持續(xù)更改，為防止**終形成無限循環(huán)，要提前設(shè)置比較大迭代次數(shù)。）下圖將K均值聚類法應(yīng)用于建筑物的數(shù)據(jù)集。圖中的每一列都表明了每棟建筑的效率。這四項(xiàng)測量的量涉及空調(diào)、插入式設(shè)備（微波爐，冰箱等）、家用燃?xì)夂涂扇細(xì)怏w。選擇K值為2進(jìn)行聚類，這樣就很容易地將其中一個聚類解釋為高效建筑群，另一個則為低效建筑群。左圖中可以看到建筑物的位置，右圖可以看到兩個輸入值：插入式設(shè)備和可燃?xì)怏w。 深度智谷深度人工智能學(xué)院模型評估指標(biāo)。山西機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)資料

深度智谷深度人工智能學(xué)院貝葉斯算法模型。北京機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)課程

    5.決策樹易于解釋。它可以毫無壓力地處理特征間的交互關(guān)系并且是非參數(shù)化的，因此你不必?fù)?dān)心異常值或者數(shù)據(jù)是否線性可分（舉個例子，決策樹能輕松處理好類別A在某個特征維度x的末端，類別B在中間，然后類別A又出現(xiàn)在特征維度x前端的情況）。它的缺點(diǎn)之一就是不支持在線學(xué)習(xí)，于是在新樣本到來后，決策樹需要全部重建。另一個缺點(diǎn)就是容易出現(xiàn)過擬合，但這也就是諸如隨機(jī)森林RF（或提升樹boostedtree）之類的集成方法的切入點(diǎn)。另外，隨機(jī)森林經(jīng)常是很多分類問題的贏家（通常比支持向量機(jī)好上那么一丁點(diǎn)），它訓(xùn)練快速并且可調(diào)，同時你無須擔(dān)心要像支持向量機(jī)那樣調(diào)一大堆參數(shù)，所以在以前都一直很受歡迎。決策樹中很重要的一點(diǎn)就是選擇一個屬性進(jìn)行分枝，因此要注意一下信息增益的計(jì)算公式，并深入理解它。信息熵的計(jì)算公式如下:其中的n**有n個分類類別（比如假設(shè)是2類問題，那么n=2）。分別計(jì)算這2類樣本在總樣本中出現(xiàn)的概率p1和p2，這樣就可以計(jì)算出未選中屬性分枝前的信息熵?，F(xiàn)在選中一個屬性xixi用來進(jìn)行分枝，此時分枝規(guī)則是：如果xi=vxi=v的話，將樣本分到樹的一個分支；如果不相等則進(jìn)入另一個分支。很顯然，分支中的樣本很有可能包括2個類別。 北京機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)課程

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