7.遷移學習假設你是個零售業(yè)的數據科學家，已經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網絡的一部分，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網絡，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據訓練的幾個圖層組合在一起。通過添加圖層，新的神經網絡就能快速學習并適應新的任務。遷移學習的主要優(yōu)點是訓練神經網絡所需的數據較少，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據來供培訓使用。還是回到上文的例子，假設襯衫模型中，你用了一個有20個隱藏層的神經網絡，幾次嘗試后，發(fā)現可以遷移其中的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層可重復使用。 深度智谷深度人工智能學院矩陣求導算法。黑龍江機器學習培訓費用
7.人工神經網絡的優(yōu)缺點人工神經網絡的優(yōu)點：分類的準確度高；并行分布處理能力強,分布存儲及學習能力強，對噪聲神經有較強的魯棒性和容錯能力，能充分逼近復雜的非線性關系；具備聯(lián)想記憶的功能。人工神經網絡的缺點：神經網絡需要大量的參數，如網絡拓撲結構、權值和閾值的初始值；不能觀察之間的學習過程，輸出結果難以解釋，會影響到結果的可信度和可接受程度；學習時間過長,甚至可能達不到學習的目的。8、K-Means聚類之前寫過一篇關于K-Means聚類的文章，博文鏈接：機器學習算法-K-means聚類。關于K-Means的推導，里面有著很強大的EM思想。優(yōu)點算法簡單，容易實現；對處理大數據集，該算法是相對可伸縮的和高效率的，因為它的復雜度大約是O(nkt)，其中n是所有對象的數目，k是簇的數目,t是迭代的次數。通常k<<n。這個算法通常局部收斂。算法嘗試找出使平方誤差函數值**小的k個劃分。當簇是密集的、球狀或團狀的，且簇與簇之間區(qū)別明顯時，聚類效果較好。缺點對數據類型要求較高，適合數值型數據；可能收斂到局部**小值，在大規(guī)模數據上收斂較慢K值比較難以選取；對初值的簇心值敏感，對于不同的初始值，可能會導致不同的聚類結果；不適合于發(fā)現非凸面形狀的簇。 黑龍江機器學習培訓費用深度智谷深度人工智能學院機器學習前景。
大類名稱關鍵詞有監(jiān)督分類決策樹信息增益分類回歸樹Gini指數，Χ2統(tǒng)計量，剪枝樸素貝葉斯非參數估計，貝葉斯估計線性判別分析Fishre判別，特征向量求解K**鄰近相似度度量：歐氏距離、街區(qū)距離、編輯距離、向量夾角、Pearson相關系數邏輯斯諦回歸（二值分類）參數估計（極大似然估計）、S型函數徑向基函數網絡非參數估計、正則化理論、S型函數對偶傳播網絡無導師的競爭學習、有導師的Widrow-Hoff學習學習向量量化網絡一個輸出層細胞跟幾個競爭層細胞相連誤差反向傳播網絡S型函數、梯度下降法支持向量機（二值分類）二次規(guī)化，Lagrange乘數法，對偶問題，比較好化，序列**小優(yōu)化，核技巧單層感知器只具有線性可分的能力雙隱藏層感知器足以解決任何復雜的分類問題無監(jiān)督分類KMeans質心CHAMELONE圖劃分，相對互連度，相對緊密度BIRCHB樹，CF三元組DBScan**點，密度可達EM算法(高斯混合模型)參數估計（極大似然估計）譜聚類圖劃分，奇異值求解。全局收斂自組織映射網絡無導師的競爭學習回歸分析一般線性回歸參數估計，**小二乘法，一般不用于分類而用于預測邏輯斯諦回歸（二值分類）參數估計（極大似然估計），S型函數關聯(lián)規(guī)則挖掘FP-Tree頻繁1項集，FP-Tree，條件模式基。
基于實例的算法基于實例的算法常常用來對決策問題建立模型，這樣的模型常常先選取一批樣本數據，然后根據某些近似性把新數據與樣本數據進行比較。通過這種方式來尋找比較好的匹配。因此，基于實例的算法常常也被稱為“贏家通吃”學習或者“基于記憶的學習”。常見的算法包括k-NearestNeighbor(KNN),學習矢量量化（LearningVectorQuantization，LVQ），以及自組織映射算法（Self-OrganizingMap，SOM）正則化方法正則化方法是其他算法（通常是回歸算法）的延伸，根據算法的復雜度對算法進行調整。正則化方法通常對簡單模型予以獎勵而對復雜算法予以懲罰。常見的算法包括：RidgeRegression，LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator（LASSO），以及彈性網絡（ElasticNet）。決策樹學習決策樹算法根據數據的屬性采用樹狀結構建立決策模型，決策樹模型常常用來解決分類和回歸問題。常見的算法包括：分類及回歸樹（ClassificationAndRegressionTree，CART），ID3(IterativeDichotomiser3)，，Chi-squaredAutomaticInteractionDetection(CHAID),DecisionStump,隨機森林（RandomForest），多元自適應回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（GradientBoostingMachine。 深度智谷深度人工智能學院模型訓練測試。
機器學習背后的**思想是，設計程序使得它可以在執(zhí)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(jiān)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(guī)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(yī)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驗證方法。黑龍江機器學習培訓費用
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什么是機器學習？在解釋機器學習的原理之前，先把**精髓的基本思路介紹給大家，理解了機器學***本質的東西，就能更好的利用機器學習，同時這個解決問題的思維還可以用到工作和生活中。機器學習的基本思路把現實生活中的問題抽象成數學模型，并且很清楚模型中不同參數的作用利用數學方法對這個數學模型進行求解，從而解決現實生活中的問題評估這個數學模型，是否真正的解決了現實生活中的問題，解決的如何？無論使用什么算法，使用什么樣的數據，**根本的思路都逃不出上面的3步！機器學習的基本思路當我們理解了這個基本思路，我們就能發(fā)現：不是所有問題都可以轉換成數學問題的。那些沒有辦法轉換的現實問題AI就沒有辦法解決。同時**難的部分也就是把現實問題轉換為數學問題這一步。機器學習的原理下面以監(jiān)督學習為例，給大家講解一下機器學習的實現原理。假如我們正在教小朋友識字（一、二、三）。我們首先會拿出3張卡片，然后便讓小朋友看卡片，一邊說“一條橫線的是一、兩條橫線的是二、三條橫線的是三”。 黑龍江機器學習培訓費用
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