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系并且是非參數(shù)化的，因此你不必擔心異常值或者數(shù)據是否線性可分（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）。它的缺點之一就是不支持在線學習，于是在新樣本到來后，決策樹需要全部重建。另一個缺點就是容易出現(xiàn)過擬合，但這也就是諸如隨機森林RF（或提升樹boostedtree）之類的集成方法的切入點。另外，隨機森林經常是很多分類問題的贏家（通常比支持向量機好上那么一丁點），它訓練快速并且可調，同時你無須擔心要像支持向量機那樣調一大堆參數(shù)，所以在以前都一直很受歡迎。決策樹中很重要的一點就是選擇一個屬性進行分枝，因此要注意一下信息增益的計算公式，并深入理解它。信息熵的計算公式如下:其中的n**有n個分類類別（比如假設是2類問題，那么n=2）。分別計算這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。 深度智谷深度人工智能學院圖像邊界檢測。甘肅就業(yè)機器學習培訓

    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）。基于核的算法基于核的算法中*****的莫過于支持向量機（SVM）了?；诤说乃惴ò演斎霐?shù)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(shù)（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(shù)據進行歸并。所以的聚類算法都試圖找到數(shù)據的內在結構，以便按照比較大的共同點將數(shù)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）。 西藏機器學習培訓課深度智谷深度人工智能學院KT樹算法。

    （6）神經網絡神經網絡分類算法的重點是構造閾值邏輯單元，一個值邏輯單元是一個對象，它可以輸入一組加權系數(shù)的量，對它們進行求和，如果這個和達到或者超過了某個閾值，輸出一個量。如有輸入值X1,X2,...,Xn和它們的權系數(shù)：W1,W2,...,Wn，求和計算出的Xi*Wi，產生了激發(fā)層a=(X1*W1)+(X2*W2)+...+(Xi*Wi)+...+(Xn*Wn)，其中Xi是各條記錄出現(xiàn)頻率或其他參數(shù)，Wi是實時特征評估模型中得到的權系數(shù)。神經網絡是基于經驗風險**小化原則的學習算法，有一些固有的缺陷，比如層數(shù)和神經元個數(shù)難以確定，容易陷入局部極小，還有過學習現(xiàn)象，這些本身的缺陷在SVM算法中可以得到很好的解決。

    (5)Bayes法Bayes法是一種在已知先驗概率與類條件概率的情況下的模式分類方法，待分樣本的分類結果取決于各類域中樣本的全體。設訓練樣本集分為M類，記為C=｛c1，…，ci，…cM}，每類的先驗概率為P(ci)，i=1，2，…，M。當樣本集非常大時，可以認為P(ci)=ci類樣本數(shù)/總樣本數(shù)。對于一個待分樣本X，其歸于cj類的類條件概率是P(X/ci)，則根據Bayes定理，可得到cj類的后驗概率P(ci/X)：P(ci/x)=P(x/ci)·P(ci)/P(x)(1)若P(ci/X)=MaxjP(cj/X)，i=1，2，…，M，j=1，2，…，M，則有x∈ci(2)式(2)是比較大后驗概率判決準則，將式(1)代入式(2)，則有：若P(x/ci)P(ci)=Maxj〔P(x/cj)P(cj)〕，i=1，2，…，M，j=1，2，…，M，則x∈ci這就是常用到的Bayes分類判決準則。經過長期的研究，Bayes分類方法在理論上論證得比較充分，在應用上也是非常***的。Bayes方法的薄弱環(huán)節(jié)在于實際情況下，類別總體的概率分布和各類樣本的概率分布函數(shù)(或密度函數(shù))常常是不知道的。為了獲得它們，就要求樣本足夠大。另外，Bayes法要求表達文本的主題詞相互**，這樣的條件在實際文本中一般很難滿足，因此該方法往往在效果上難以達到理論上的比較大值。 深度智谷深度人工智能學院機器學習算法。

    5.集成方法假設你對市面上的自行車都不滿意，打算自己制作一輛，也許會從尋找各個比較好的零件開始，然后**終會組裝出一輛比較好的自行車。集成方法也是利用這一原理，將幾個預測模型（監(jiān)督式機器學習方法）組合起來從而得到比單個模型能提供的更高質量的預測結果。隨機森林算法就是一種**方法，結合了許多用不同數(shù)據集樣本訓練的決策樹。因此，隨機森林的預測質量會高于單個決策樹的預測質量。集成方法可理解為一種減小單個機器學習模型的方差和偏差的方法。任何給定的模型在某些條件下可能是準確的，但在其他條件下有可能不準確，因此這種方法十分重要。如果換用另一個模型，相對精度可能會更低。而組合這兩個模型，就可以平衡預測的質量。絕大多數(shù)Kaggle競賽的獲勝者都會使用集成方法。**為流行的集成算法有隨機森林、XGBoost和LightGBM。 深度智谷深度人工智能學院模型評估指標。寧夏泰迪機器學習培訓

深度智谷深度人工智能學院嶺回歸算法。甘肅就業(yè)機器學習培訓

1. 回歸回歸是一種監(jiān)督機器學習方法，在先前數(shù)據的基礎上預測或解釋特定數(shù)值。例如要想知道某房產的價值，可根據與之相似房產的定價來預測。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)據集。通過計算直線的位置和斜率得到具有許多數(shù)據對（x，y）的線性回歸模型，在該直線上，所有數(shù)據點到它的距離之和**小。換言之，計算的是**接近數(shù)據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）和墻上插入式設備的數(shù)量這些數(shù)據匯總在一起，用線性回歸方法來預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際能耗的吻合程度。如果已知某建筑物的各項特征（年齡、面積等），但耗能情況未知，就可以用擬合線來對其進行估算。注意，線性回歸還可以用來估計各個因素對于**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。甘肅就業(yè)機器學習培訓

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