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，這取決于數據。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。隨著數據趨于無限，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)；對數據沒有假設，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量很多，而其它樣本的數量很少）；需要大量的內存。 深度智谷深度人工智能學院分類算法模型。遼寧基礎機器學習培訓
Sigmoid函數：優點：實現簡單，***的應用于工業問題上；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；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進行優化，當然也可以用normalequation直接求得參數的解，結果為：而在LWLR（局部加權線性回歸）中，參數的計算表達式為:由此可見LWLR與LR不同，LWLR是一個非參數模型，因為每次進行回歸計算都要遍歷訓練樣本至少一次。優點：實現簡單，計算簡單。 遼寧基礎機器學習培訓深度智谷深度人工智能學院機器學習就業。
機器學習(MachineLearning)定義:為了解決任務T,設計一段程序,從經驗E中學習,達到性能度量值P,當且*當有了經驗E后,經過P評判,程序在處理T時的性能得到提升.機器學習方法三要素模型就是要學習的概率分布或決策函數所有可能的條件概率分布或者決策函數構成的**就是模型的假設空間策略從假設空間中學習比較好模型的方法,稱為策略衡量模型好與不好需要一些指標,這時引入風險函數和損失函數來衡量預測值和真實值通常是不想等的,我們用損失函數或代價函數來度量預測錯誤的程度,記作L(Y,f(x))-0~1損失函數-平方損失函數-***損失函數-對數損失函數R=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^nL(y_{i},f(x_{i}))+\lambdaJ(f)算法是指學習模型時的具體計算方法,求解比較好模型歸結為一個比較好化問題,統計學習的算法等價于求解比較好化問題的算法,也就是求解析解或數值解梯度下降算法定義:是一個用來求函數最小值的算法批量梯度下降(BGD)\theta_{0}=\theta_{0}-\alpha\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m(h_{\theta}(x^{i})-y^{i})\theta_{1}=\theta_{1}-\alpha\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m((h_{\theta}(x^{i})-y^{i}))x^{i})隨機梯度下降法(SGD)\theta_{i}=\theta_{i}-\alpha((h_{\theta}。
強化學習強化學習更接近生物學習的本質，因此有望獲得更高的智能。它關注的是智能體如何在環境中采取一系列行為，從而獲得比較大的累積回報。通過強化學習，一個智能體應該知道在什么狀態下應該采取什么行為。**典型的場景就是打游戲。2019年1月25日，AlphaStar（Google研發的人工智能程序，采用了強化學習的訓練方式）完虐星際爭霸的職業選手職業選手“TLO”和“MANA”。新聞鏈接了解更多關于強化學習機器學習實操的7個步驟通過上面的內容，我們對機器學習已經有一些模糊的概念了，這個時候肯定會特別好奇：到底怎么使用機器學習？機器學習在實際操作層面一共分為7步：收集數據數據準備選擇一個模型訓練評估參數調整預測（開始使用）。 深度智谷深度人工智能學院算法培訓。
機器學習背后的**思想是，設計程序使得它可以在執行的時候提升它在某任務上的能力，而不是有著固定行為的程序。機器學習包括多種問題的定義，提供很多不同的算法，能解決不同領域的各種問題。我們之前講到的是一個講監督學習應用到語言識別的例子。正因為機器學習提供多種工具可以利用數據來解決簡單規則不能或者難以解決的問題，它被廣泛應用在了搜索引擎、無人駕駛、機器翻譯、醫療診斷、垃圾郵件過濾、玩游戲、人臉識別、數據匹配、信用評級和給圖片加濾鏡等任務中。雖然這些問題各式各樣，但他們有著共同的模式從而可以被機器學習模型解決。**常見的描述這些問題的方法是通過數學，但不像其他機器學習和神經網絡的書那樣，我們會主要關注真實數據和代碼。下面我們來看點數據和代碼。 深度智谷深度人工智能學院模型評估指標。遼寧基礎機器學習培訓
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貝葉斯方法貝葉斯方法算法是基于貝葉斯定理的一類算法，主要用來解決分類和回歸問題。常見算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴估計（AveragedOne-DependenceEstimators，AODE），以及BayesianBeliefNetwork（BBN）?；诤说乃惴ɑ诤说乃惴ㄖ?****的莫過于支持向量機（SVM）了。基于核的算法把輸入數據映射到一個高階的向量空間，在這些高階向量空間里，有些分類或者回歸問題能夠更容易的解決。常見的基于核的算法包括：支持向量機（SupportVectorMachine，SVM），徑向基函數（RadialBasisFunction，RBF)，以及線性判別分析（LinearDiscriminateAnalysis，LDA)等。聚類算法聚類，就像回歸一樣，有時候人們描述的是一類問題，有時候描述的是一類算法。聚類算法通常按照中心點或者分層的方式對輸入數據進行歸并。所以的聚類算法都試圖找到數據的內在結構，以便按照比較大的共同點將數據進行歸類。常見的聚類算法包括k-Means算法以及期望比較大化算法（ExpectationMaximization，EM）。 遼寧基礎機器學習培訓
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