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?，F(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。 深度智谷深度人工智能學(xué)院圖像邊界檢測(cè)。甘肅就業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

    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(jì)（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(jī)（SVM）了?；诤说乃惴ò演斎霐?shù)據(jù)映射到一個(gè)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(jī)（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(shí)候人們描述的是一類問題，有時(shí)候描述的是一類算法。聚類算法通常按照中心點(diǎn)或者分層的方式對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并。所以的聚類算法都試圖找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，以便按照比較大的共同點(diǎn)將數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)課深度智谷深度人工智能學(xué)院KT樹算法。

    （6）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法的重點(diǎn)是構(gòu)造閾值邏輯單元，一個(gè)值邏輯單元是一個(gè)對(duì)象，它可以輸入一組加權(quán)系數(shù)的量，對(duì)它們進(jìn)行求和，如果這個(gè)和達(dá)到或者超過了某個(gè)閾值，輸出一個(gè)量。如有輸入值X1,X2,...,Xn和它們的權(quán)系數(shù)：W1,W2,...,Wn，求和計(jì)算出的Xi*Wi，產(chǎn)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(shí)時(shí)特征評(píng)估模型中得到的權(quán)系數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)**小化原則的學(xué)習(xí)算法，有一些固有的缺陷，比如層數(shù)和神經(jīng)元個(gè)數(shù)難以確定，容易陷入局部極小，還有過學(xué)習(xí)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(yàn)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(jié)果取決于各類域中樣本的全體。設(shè)訓(xùn)練樣本集分為M類，記為C=｛c1，…，ci，…cM}，每類的先驗(yàn)概率為P(ci)，i=1，2，…，M。當(dāng)樣本集非常大時(shí)，可以認(rèn)為P(ci)=ci類樣本數(shù)/總樣本數(shù)。對(duì)于一個(gè)待分樣本X，其歸于cj類的類條件概率是P(X/ci)，則根據(jù)Bayes定理，可得到cj類的后驗(yàn)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(yàn)概率判決準(zhǔn)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(zhǔn)則。經(jīng)過長(zhǎng)期的研究，Bayes分類方法在理論上論證得比較充分，在應(yīng)用上也是非常***的。Bayes方法的薄弱環(huán)節(jié)在于實(shí)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(dá)文本的主題詞相互**，這樣的條件在實(shí)際文本中一般很難滿足，因此該方法往往在效果上難以達(dá)到理論上的比較大值。 深度智谷深度人工智能學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

    5.集成方法假設(shè)你對(duì)市面上的自行車都不滿意，打算自己制作一輛，也許會(huì)從尋找各個(gè)比較好的零件開始，然后**終會(huì)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(gè)預(yù)測(cè)模型（監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)方法）組合起來從而得到比單個(gè)模型能提供的更高質(zhì)量的預(yù)測(cè)結(jié)果。隨機(jī)森林算法就是一種**方法，結(jié)合了許多用不同數(shù)據(jù)集樣本訓(xùn)練的決策樹。因此，隨機(jī)森林的預(yù)測(cè)質(zhì)量會(huì)高于單個(gè)決策樹的預(yù)測(cè)質(zhì)量。集成方法可理解為一種減小單個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)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(zhǔn)確的，但在其他條件下有可能不準(zhǔn)確，因此這種方法十分重要。如果換用另一個(gè)模型，相對(duì)精度可能會(huì)更低。而組合這兩個(gè)模型，就可以平衡預(yù)測(cè)的質(zhì)量。絕大多數(shù)Kaggle競(jìng)賽的獲勝者都會(huì)使用集成方法。**為流行的集成算法有隨機(jī)森林、XGBoost和LightGBM。 深度智谷深度人工智能學(xué)院模型評(píng)估指標(biāo)。寧夏泰迪機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

深度智谷深度人工智能學(xué)院嶺回歸算法。甘肅就業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

1. 回歸回歸是一種監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在先前數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)或解釋特定數(shù)值。例如要想知道某房產(chǎn)的價(jià)值，可根據(jù)與之相似房產(chǎn)的定價(jià)來預(yù)測(cè)。線性回歸是**簡(jiǎn)單的回歸方法，用直線方程(y = m * x + b)來模擬數(shù)據(jù)集。通過計(jì)算直線的位置和斜率得到具有許多數(shù)據(jù)對(duì)（x，y）的線性回歸模型，在該直線上，所有數(shù)據(jù)點(diǎn)到它的距離之和**小。換言之，計(jì)算的是**接近數(shù)據(jù)中觀測(cè)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(shè)備的數(shù)量這些數(shù)據(jù)匯總在一起，用線性回歸方法來預(yù)測(cè)該建筑物的耗能情況（以千瓦時(shí)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(jiǎn)單的一元線性回歸一樣，但在這種情況下，由于有多個(gè)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(shí)際能耗的吻合程度。如果已知某建筑物的各項(xiàng)特征（年齡、面積等），但耗能情況未知，就可以用擬合線來對(duì)其進(jìn)行估算。注意，線性回歸還可以用來估計(jì)各個(gè)因素對(duì)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(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

成都深度智谷科技有限公司是一家服務(wù)型類企業(yè)，積極探索行業(yè)發(fā)展，努力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新。公司致力于為客戶提供安全、質(zhì)量有保證的良好產(chǎn)品及服務(wù)，是一家有限責(zé)任公司企業(yè)。公司擁有專業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，具有人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)等多項(xiàng)業(yè)務(wù)。深度智谷順應(yīng)時(shí)代發(fā)展和市場(chǎng)需求，通過高端技術(shù)，力圖保證高規(guī)格高質(zhì)量的人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)。