為什么說樸素貝葉斯是高偏差低方差?以下內(nèi)容引自知乎：首先，假設(shè)你知道訓(xùn)練集和測(cè)試集的關(guān)系。簡(jiǎn)單來講是我們要在訓(xùn)練集上學(xué)習(xí)一個(gè)模型，然后拿到測(cè)試集去用，效果好不好要根據(jù)測(cè)試集的錯(cuò)誤率來衡量。但很多時(shí)候，我們只能假設(shè)測(cè)試集和訓(xùn)練集的是符合同一個(gè)數(shù)據(jù)分布的，但卻拿不到真正的測(cè)試數(shù)據(jù)。這時(shí)候怎么在只看到訓(xùn)練錯(cuò)誤率的情況下，去衡量測(cè)試錯(cuò)誤率呢？由于訓(xùn)練樣本很少（至少不足夠多），所以通過訓(xùn)練集得到的模型，總不是真正正確的。（就算在訓(xùn)練集上正確率100%，也不能說明它刻畫了真實(shí)的數(shù)據(jù)分布，要知道刻畫真實(shí)的數(shù)據(jù)分布才是我們的目的，而不是只刻畫訓(xùn)練集的有限的數(shù)據(jù)點(diǎn)）。而且，實(shí)際中，訓(xùn)練樣本往往還有一定的噪音誤差，所以如果太追求在訓(xùn)練集上的完美而采用一個(gè)很復(fù)雜的模型，會(huì)使得模型把訓(xùn)練集里面的誤差都當(dāng)成了真實(shí)的數(shù)據(jù)分布特征，從而得到錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)分布估計(jì)。這樣的話，到了真正的測(cè)試集上就錯(cuò)的一塌糊涂了（這種現(xiàn)象叫過擬合）。但是也不能用太簡(jiǎn)單的模型，否則在數(shù)據(jù)分布比較復(fù)雜的時(shí)候，模型就不足以刻畫數(shù)據(jù)分布了（體現(xiàn)為連在訓(xùn)練集上的錯(cuò)誤率都很高，這種現(xiàn)象較欠擬合）。過擬合表明采用的模型比真實(shí)的數(shù)據(jù)分布更復(fù)雜。 深度智谷深度人工智能學(xué)院數(shù)據(jù)處理算法模型。廣東大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

    8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)試想，迷宮中有只老鼠，在試圖尋找藏在某處的奶酪。老鼠進(jìn)迷宮的次數(shù)越多，它就越有可能找到奶酪。一開始，老鼠可能會(huì)隨機(jī)走動(dòng)，但一段時(shí)間后，它就能意識(shí)到怎樣走可以找到奶酪。老鼠找奶酪的過程反映了使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來訓(xùn)練系統(tǒng)或游戲的方法。一般來說，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種幫助代理從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。通過在設(shè)定環(huán)境中記錄操作并使用試錯(cuò)法，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以比較大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。在上述示例中，代理是老鼠，環(huán)境是迷宮。老鼠的可能操作是：前移、后移、左移或右移，奶酪則是獎(jiǎng)勵(lì)。如果一個(gè)問題幾乎沒有任何歷史數(shù)據(jù)，就可以選擇強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，因?yàn)樗恍枰孪忍峁┬畔ⅲㄟ@一點(diǎn)不同于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法）。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架中，你可以隨時(shí)了解數(shù)據(jù)。因此強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用在游戲方面的成功也就不足為奇了，特別是在國(guó)際象棋和圍棋這類“完美信息”型游戲上的應(yīng)用。在游戲中，可以迅速根據(jù)代理和環(huán)境的反饋?zhàn)龀稣{(diào)整，從而使模型能夠快速學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的缺點(diǎn)則是如果問題很復(fù)雜，訓(xùn)練時(shí)間也許會(huì)很長(zhǎng)。IBM的DeepBlue曾在1997年擊敗了人類比較好國(guó)際象棋選手，同樣，基于深度學(xué)習(xí)的算法AlphaGo也于2016年擊敗了人類比較好圍棋選手。 貴州機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)價(jià)格深度智谷深度人工智能學(xué)院圖像邊界檢測(cè)。

    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(gè)例子，決策樹能輕松處理好類別A在某個(gè)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(gè)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(shí)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(gè)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(gè)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。現(xiàn)在選中一個(gè)屬性xixi用來進(jìn)行分枝，此時(shí)分枝規(guī)則是：如果xi=vxi=v的話，將樣本分到樹的一個(gè)分支；如果不相等則進(jìn)入另一個(gè)分支。很顯然，分支中的樣本很有可能包括2個(gè)類別。

    什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？在解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的原理之前，先把**精髓的基本思路介紹給大家，理解了機(jī)器學(xué)***本質(zhì)的東西，就能更好的利用機(jī)器學(xué)習(xí)，同時(shí)這個(gè)解決問題的思維還可以用到工作和生活中。機(jī)器學(xué)習(xí)的基本思路把現(xiàn)實(shí)生活中的問題抽象成數(shù)學(xué)模型，并且很清楚模型中不同參數(shù)的作用利用數(shù)學(xué)方法對(duì)這個(gè)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解，從而解決現(xiàn)實(shí)生活中的問題評(píng)估這個(gè)數(shù)學(xué)模型，是否真正的解決了現(xiàn)實(shí)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(shù)據(jù)，**根本的思路都逃不出上面的3步！機(jī)器學(xué)習(xí)的基本思路當(dāng)我們理解了這個(gè)基本思路，我們就能發(fā)現(xiàn)：不是所有問題都可以轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)問題的。那些沒有辦法轉(zhuǎn)換的現(xiàn)實(shí)問題AI就沒有辦法解決。同時(shí)**難的部分也就是把現(xiàn)實(shí)問題轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)問題這一步。機(jī)器學(xué)習(xí)的原理下面以監(jiān)督學(xué)習(xí)為例，給大家講解一下機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)原理。假如我們正在教小朋友識(shí)字（一、二、三）。我們首先會(huì)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”。 深度智谷深度人工智能學(xué)院分水嶺算法。

    機(jī)器學(xué)習(xí)方法》比較***系統(tǒng)地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和技術(shù)，不僅詳細(xì)闡述了許多經(jīng)典的學(xué)習(xí)方法，還討論了一些有生命力的新理論、新方法。全書共分為13章，分別介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、**近鄰規(guī)則、貝葉斯學(xué)習(xí)、決策樹、基于事例推理的學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、遺傳算法、集成學(xué)習(xí)、糾錯(cuò)輸出編碼、聚類分析、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。各章對(duì)原理的敘述力求概念清晰、表達(dá)準(zhǔn)確，突出理論聯(lián)系實(shí)際，富有啟發(fā)性，易于理解?！稒C(jī)器學(xué)習(xí)方法》可作為高等院校計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、電子和通信等專業(yè)研究生和高年級(jí)本科生的教材和參考書?！稒C(jī)器學(xué)習(xí)方法》內(nèi)容對(duì)從事人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別等相關(guān)領(lǐng)域研究的科技人員具有較好的參考價(jià)值。 深度智谷深度人工智能學(xué)院傅里葉變換。上海機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)資料

深度智谷深度人工智能學(xué)院模型驗(yàn)證方法。廣東大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

    技巧和竅門以下是您在使用此過程時(shí)可能會(huì)考慮的一些實(shí)用技巧和竅門。從一個(gè)簡(jiǎn)單的過程開始（像上面）和一個(gè)簡(jiǎn)單的工具（像Weka），然后提升難度，在這個(gè)過程中，你的自信心會(huì)得到提高。從**簡(jiǎn)單和**常用的數(shù)據(jù)集（鳶尾花和皮馬糖尿?。╅_始。每次應(yīng)用一個(gè)流程時(shí)，都要尋找改進(jìn)方法和使用方法。如果你發(fā)現(xiàn)新的方法，找出把它們整合到你的收藏中。學(xué)習(xí)算法，再多不多，以幫助您獲得更好的結(jié)果與您的過程。從專家身上學(xué)習(xí)，看看哪些東西可以應(yīng)用到自己的項(xiàng)目上。像研究預(yù)測(cè)建模問題一樣研究你的工具，并充分利用它。解決越來越難的問題，因?yàn)樵诮鉀Q問題的過程中，你會(huì)從中學(xué)到很多東西。在論壇和問答網(wǎng)站上參與社區(qū)，提出問題和回答問題。概要在這篇文章中，您看到了簡(jiǎn)單的5個(gè)步驟，您可以使用它學(xué)習(xí)“機(jī)器學(xué)習(xí)”并取得學(xué)習(xí)進(jìn)展。雖然看上去很簡(jiǎn)單，但這種方法卻需要付出艱辛的努力，**終將受益無窮。我的許多學(xué)生都是通過這個(gè)步驟來學(xué)習(xí)的，而且還是機(jī)器學(xué)習(xí)的工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家。 廣東大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

成都深度智谷科技有限公司致力于教育培訓(xùn)，以科技創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)高品質(zhì)管理的追求。公司自創(chuàng)立以來，投身于人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)，是教育培訓(xùn)的主力軍。深度智谷始終以本分踏實(shí)的精神和必勝的信念，影響并帶動(dòng)團(tuán)隊(duì)取得成功。深度智谷始終關(guān)注自身，在風(fēng)云變化的時(shí)代，對(duì)自身的建設(shè)毫不懈怠，高度的專注與執(zhí)著使深度智谷在行業(yè)的從容而自信。