非監(jiān)督學(xué)習(xí)非監(jiān)督學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)的任務(wù)是從給定的數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的結(jié)構(gòu)。舉個栗子：我們把一堆貓和狗的照片給機(jī)器，不給這些照片打任何標(biāo)簽，但是我們希望機(jī)器能夠?qū)⑦@些照片分分類。將不打標(biāo)簽的照片給機(jī)器通過學(xué)習(xí)，機(jī)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(xué)習(xí)看上去結(jié)果差不多，但是有著本質(zhì)的差別：非監(jiān)督學(xué)習(xí)中，雖然照片分為了貓和狗，但是機(jī)器并不知道哪個是貓，哪個是狗。對于機(jī)器來說，相當(dāng)于分成了A、B兩類。
7.遷移學(xué)習(xí)假設(shè)你是個零售業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，已經(jīng)花了幾個月的時間訓(xùn)練高質(zhì)量模型，用來將圖像分為襯衫、T恤和Polo衫這三類。新任務(wù)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(zhuǎn)移到第二個模型中呢？當(dāng)然可以，遷移學(xué)習(xí)可以做到。遷移學(xué)習(xí)是指重復(fù)使用先前訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分，并使其適應(yīng)類似的新任務(wù)。具體來說就是，使用先前任務(wù)中訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以傳輸一小部分訓(xùn)練過的圖層，并將它們與用于新任務(wù)數(shù)據(jù)訓(xùn)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(luò)就能快速學(xué)習(xí)并適應(yīng)新的任務(wù)。遷移學(xué)習(xí)的主要優(yōu)點(diǎn)是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的數(shù)據(jù)較少，這點(diǎn)尤為重要，因為深度學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練既耗時，（計算資源上）花費(fèi)又高。而且，通常也很難找到足夠的標(biāo)記數(shù)據(jù)來供培訓(xùn)使用。還是回到上文的例子，假設(shè)襯衫模型中，你用了一個有20個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，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(xùn)練褲子圖像的某個新的參數(shù)層相結(jié)合。此時，褲子模型將有19個隱藏層。這兩個任務(wù)的輸入和輸出不同，但一些概括與兩者都有關(guān)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(fù)使用。 青海學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)深度智谷深度人工智能學(xué)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(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)都是個熱門話題，新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法也層出不窮。機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展迅速又很復(fù)雜。對初學(xué)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(jī)器學(xué)習(xí)的神秘面紗，幫助新手學(xué)習(xí)該領(lǐng)域的**概念，本文會介紹十種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，包括簡單描述和可視化等，并一一舉例說明。機(jī)器學(xué)習(xí)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(xué)表達(dá)式。設(shè)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(yù)測下一季度的銷售額時，就可能會用到機(jī)器學(xué)習(xí)算法，根據(jù)之前的銷售額和其他相關(guān)數(shù)據(jù)來進(jìn)行預(yù)測。同樣，風(fēng)車制造商可以監(jiān)管重要的設(shè)備，他們給算法提供視頻數(shù)據(jù)使其在訓(xùn)練之后能夠識別設(shè)備上的裂縫。本文介紹的十種機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以讓你對機(jī)器學(xué)習(xí)有一個整體的了解。
4.**近領(lǐng)算法——KNNKNN即**近鄰算法，其主要過程為：1.計算訓(xùn)練樣本和測試樣本中每個樣本點(diǎn)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(jìn)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(biāo)簽進(jìn)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(shù)來獲取，比如，交叉驗證。另外噪聲和非相關(guān)性特征向量的存在會使K近鄰算法的準(zhǔn)確性減小。近鄰算法具有較強(qiáng)的一致性結(jié)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(diǎn)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(xùn)練時間復(fù)雜度為O(n)；對數(shù)據(jù)沒有假設(shè)，準(zhǔn)確度高，對outlier不敏感；缺點(diǎn)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(nèi)存。 深度智谷深度人工智能學(xué)院梯度下降法。
Sigmoid函數(shù)：優(yōu)點(diǎn)：實現(xiàn)簡單，***的應(yīng)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?jǐn)?shù)；對邏輯回歸而言，多重共線性并不是問題，它可以結(jié)合L2正則化來解決該問題；缺點(diǎn)：當(dāng)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(zhǔn)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(chǔ)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(jìn)行轉(zhuǎn)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(jìn)行優(yōu)化，當(dāng)然也可以用normalequation直接求得參數(shù)的解，結(jié)果為：而在LWLR（局部加權(quán)線性回歸）中，參數(shù)的計算表達(dá)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(jìn)行回歸計算都要遍歷訓(xùn)練樣本至少一次。優(yōu)點(diǎn)：實現(xiàn)簡單，計算簡單。 深度智谷深度人工智能學(xué)院KT樹算法。黑龍江機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)上海
深度智谷深度人工智能學(xué)院決策樹算法培訓(xùn)。四川機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)班哪個好
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(nèi)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(diǎn)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(yīng)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(guān)聯(lián)度。 四川機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)班哪個好
成都深度智谷科技有限公司屬于教育培訓(xùn)的高新企業(yè)，技術(shù)力量雄厚。深度智谷是一家有限責(zé)任公司企業(yè)，一直“以人為本，服務(wù)于社會”的經(jīng)營理念;“誠守信譽(yù)，持續(xù)發(fā)展”的質(zhì)量方針。公司業(yè)務(wù)涵蓋人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)，價格合理，品質(zhì)有保證，深受廣大客戶的歡迎。深度智谷以創(chuàng)造***產(chǎn)品及服務(wù)的理念，打造高指標(biāo)的服務(wù)，引導(dǎo)行業(yè)的發(fā)展。