人工智能机器学习常用算法总结及各个常用算法精确率对比_相关技巧

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

目前机器学习主流分为:监督学习,无监督学习,强化学习。监督学习:监督学习可分为“回归”和“分

本文讲解了机器学习常用算法总结和各个常用分类算法精确率对比。收集了现在比较热门的TensorFlow、Sklearn,借鉴了Github和一些国内外的文章。

传媒大学声学博士为你讲述博士有什么不一样

机器学习的知识树,这个图片是Github上的,有兴趣的可以自己去看一下:

需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。数学基础知识蕴含着

地址:https://github.com/trekhleb/homemade-machine-learning

maxsoft作为logistics二分类的改进版,天生适合多分类;神经网络(如bp神经网络,随机权

简单的翻译一下这个树:

英文 中文
Machine Learning 机器学习
Supervised Learning 监督学习
Unsupervised Learning 非监督学习
Reinforcement Learning 强化学习
Neural Networks and Deep Learning 神经网络与深度学习
Ensemble Learning 集成学习

首先关注什么是机器学习?机器学习有下面几种定义:机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是

以下是一部分算法的概念和应用,仅供大家参考

监督学习

1.这不是我的职责很多时候某项任务出错,当问责时,很多人本能地规避责任以求自保,但这样极易引起领导厌烦。2.这工作太难了很多人面临任务时难免有畏惧心理,为以后的偷懒寻借口,便总把“这工作太难了”放嘴边,时间久了领导会怀疑你的能力,进而将你疏远。3.我不清楚很多员工避免麻烦,领导问问题时总爱回答“我不清楚”,常说这句话,只会让领导认为你是百无一用的员工。

监督学习可以看作是原先的预测模型,有基础的训练数据,再将需要预测的数据进行输入,得到预测的结果(不管是连续的还是离散的)

决策树(Decision Tree,DT)

备孕对麻麻来说是个很重要的事情,很多人会比较关心,最好几月份怀孕,今天就来说说这个问题。在说到底几月份怀孕之前就要先了解两个问题。第一,胎儿发育前三月是胎儿神经发育的时候,也就是致畸的敏感时期,所以,要准备怀孕,肯定要避开容易这样的时候。所以,一般不会选择秋末冬初或者刚开春的时候怀孕,那时候病毒比较活跃,容易引起感染。最好是比较舒适的时候,营养也比较充分,这样孩子发育也好。同时也不要安排在刚结婚完就怀孕,因为宴请上通常喝了大量久,并且双方身体通常都比较累,所以一般不选择这个时候马上怀孕。第二,生孩子时间,一般最好不要孩子是夏天出生,夏天坐月子不方便因为实在是太热了,月子里也不可以受风寒,那酸爽

决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择yes还是no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案。

2015年我和老公自驾从青藏线进藏,到安多住下时已是晚上九点多,放下行李就到街上想找点吃的,进到一家米线店老公直接又出来了说是店里的味他受不了,往回走时他打了一个摆子,到宾馆后就开始发烧,因为以前已进过两次藏都没事就以为这次是感冒了,一直烧到拉萨也一直吃退烧药和各种消炎药,三天后出拉萨往林芝走时顺路去路边诊所开药路上吃,医生听了我的话挣大眼睛说你们胆子太大不要命了,幸好当天到八一镇时老公的烧退了,现在想想后怕!2016年我和老公又从新疆叶城进藏也就是219新藏线,有了上次的事这次我准备了药品一路小心,翻过大板进去阿里地区算是一马平川但是海拔高度全程都在4500米,老公一路都说感觉很好,走到一半

决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树)。在实际构造决策树时,通常要进行剪枝,这时为了处理由于数据中的噪声和离群点导致的过分拟合问题。剪枝有两种:

hi!玩美瑜伽,我是Sherry谢丽蓉,习练13年以上。冥想的具体方法有:基本的身体部位放松法、觉知呼吸冥想法、蓝图想象力冥想法、自我确认语言冥想法、情绪净化清理冥想、微笑冥想法(一辈子做女孩)、合一、音乐语音冥想法、烛光冥想法葛印卡十日内观、我的台湾创意之行合一体验、李欣频的音疗法、萨提亚冥想、萨米亚冥想、张芝华催眠冥想、彼尚冥想、萨米亚冥想等等13年来的瑜伽自我练习,除了体式我一定会再做冥想,我十分喜欢冥想,对于从小急性子的我帮助很大。近几年我又延长了自己的冥想时间和次数(形成早晚冥想的习惯),也会自己录制冥想听。比如前几天录制的“好身材魔法镜”就很受欢迎,我喜欢自己找文字配音乐,加

先剪枝——在构造过程中,当某个节点满足剪枝条件,则直接停止此分支的构造。

后剪枝——先构造完成完整的决策树,再通过某些条件遍历树进行剪枝。

朴素贝叶斯分类器(Naive Bayesian Model,NBM)

朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理及其假设(即特征之间是独立的,是不相互影响的),主要用来解决分类和回归问题。

具体应用有:

标记一个电子邮件为垃圾邮件或非垃圾邮件;

将新闻文章分为技术类、政治类或体育类;

检查一段文字表达积极的情绪,或消极的情绪;

用于人脸识别软件。

学过概率的同学一定都知道贝叶斯定理,这个在250多年前发明的算法,在信息领域内有着无与伦比的地位。贝叶斯分类是一系列分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian) 是其中应用最为广泛的分类算法之一。朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给定目标值时属性之间相互条件独立。

最小二乘法(Least squares)

你可能听说过线性回归。最小均方就是用来求线性回归的。如下图所示,平面内会有一系列点,然后我们求取一条线,使得这条线尽可能拟合这些点分布,这就是线性回归。这条线有多种找法,最小二乘法就是其中一种。最小二乘法其原理如下,找到一条线使得平面内的所有点到这条线的欧式距离和最小。这条线就是我们要求取得线。

逻辑回归(Logistic Regression)

逻辑回归模型是一个二分类模型,它选取不同的特征与权重来对样本进行概率分类,用一个log函数计算样本属于某一类的概率。即一个样本会有一定的概率属于一个类,会有一定的概率属于另一类,概率大的类即为样本所属类。用于估计某种事物的可能性。

支持向量机(Support Vector Machine)

支持向量机(support vector machine)是一个二分类算法,它可以在N维空间找到一个(N-1)维的超平面,这个超平面可以将这些点分为两类。也就是说,平面内如果存在线性可分的两类点,SVM可以找到一条最优的直线将这些点分开。SVM应用范围很广。

要将两类分开,想要得到一个超平面,最优的超平面是到两类的margin达到最大,margin就是超平面与离它最近一点的距离,如下图,Z2>Z1,所以绿色的超平面比较好。

K最近邻算法(KNN,K-NearestNeighbor)

邻近算法,或者说K最近邻(KNN,K-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN方法在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合。

主要应用领域是对未知事物的识别,即判断未知事物属于哪一类,判断思想是,基于欧几里得定理,判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近。如上图,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形?如果K=3,由于红色三角形所占比例为2/3,绿色圆将被赋予红色三角形那个类,如果K=5,由于蓝色四方形比例为3/5,因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。由此也说明了KNN算法的结果很大程度取决于K的选择。

集成学习(Ensemble Learning)

集成学习就是将很多分类器集成在一起,每个分类器有不同的权重,将这些分类器的分类结果合并在一起,作为最终的分类结果。最初集成方法为贝叶斯决策。

集成算法用一些相对较弱的学习模型独立地就同样的样本进行训练,然后把结果整合起来进行整体预测。集成算法的主要难点在于究竟集成哪些独立的较弱的学习模型以及如何把学习结果整合起来。这是一类非常强大的算法,同时也非常流行。

常见的算法包括:

 Boosting, Bootstrapped Aggregation(Bagging),

 AdaBoost,堆叠泛化(Stacked Generalization, Blending),

 梯度推进机(Gradient Boosting Machine, GBM),随机森林(Random Forest)。

那么集成方法是怎样工作的,为什么他们会优于单个的模型?

他们拉平了输出偏差:如果你将具有民主党倾向的民意调查和具有共和党倾向的民意调查取平均,你将得到一个中和的没有倾向一方的结果。

它们减小了方差:一堆模型的聚合结果和单一模型的结果相比具有更少的噪声。在金融领域,这被称为多元化——多只股票的混合投资要比一只股票变化更小。这就是为什么数据点越多你的模型会越好,而不是数据点越少越好。

它们不太可能产生过拟合:如果你有一个单独的没有过拟合的模型,你是用一种简单的方式(平均,加权平均,逻辑回归)将这些预测结果结合起来,然后就没有产生过拟合的空间了。

无监督学习

聚类算法

聚类算法就是将一堆数据进行处理,根据它们的相似性对数据进行聚类。

聚类,就像回归一样,有时候人们描述的是一类问题,有时候描述的是一类算法。聚类算法通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并。所以的聚类算法都试图找到数据的内在结构,以便按照最大的共同点将数据进行归类。常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法(Expectation Maximization, EM)。

聚类算法有很多种,具体如下:中心聚类、关联聚类、密度聚类、概率聚类、降维、神经网络/深度学习。

K-均值算法(K-Means)

K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

通常,人们根据样本间的某种距离或者相似性来定义聚类,即把相似的(或距离近的)样本聚为同一类,而把不相似的(或距离远的)样本归在其他类。

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)

主成分分析是利用正交变换将一些列可能相关数据转换为线性无关数据,从而找到主成分。PCA方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据降维。

PCA主要用于简单学习与可视化中数据压缩、简化。但是PCA有一定的局限性,它需要你拥有特定领域的相关知识。对噪音比较多的数据并不适用。

SVD矩阵分解(Singular Value Decomposition)

也叫奇异值分解(Singular Value Decomposition),是线性代数中一种重要的矩阵分解,是矩阵分析中正规矩阵酉对角化的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。SVD矩阵是一个复杂的实复负数矩阵,给定一个m行、n列的矩阵M,那么M矩阵可以分解为M = UΣV。U和V是酉矩阵,Σ为对角阵。

PCA实际上就是一个简化版本的SVD分解。在计算机视觉领域,第一个脸部识别算法就是基于PCA与SVD的,用特征对脸部进行特征表示,然后降维、最后进行面部匹配。尽管现在面部识别方法复杂,但是基本原理还是类似的。

独立成分分析(ICA)

独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)是一门统计技术,用于发现存在于随机变量下的隐性因素。ICA为给观测数据定义了一个生成模型。在这个模型中,其认为数据变量是由隐性变量,经一个混合系统线性混合而成,这个混合系统未知。并且假设潜在因素属于非高斯分布、并且相互独立,称之为可观测数据的独立成分。

ICA与PCA相关,但它在发现潜在因素方面效果良好。它可以应用在数字图像、档文数据库、经济指标、心里测量等。

上图为基于ICA的人脸识别模型。实际上这些机器学习算法并不是全都像想象中一样复杂,有些还和高中数学紧密相关。

强化学习

Q-Learning算法

Q-learning要解决的是这样的问题:一个能感知环境的自治agent,怎样通过学习选择能达到其目标的最优动作。

强化学习目的是构造一个控制策略,使得Agent行为性能达到最大。Agent从复杂的环境中感知信息,对信息进行处理。Agent通过学习改进自身的性能并选择行为,从而产生群体行为的选择,个体行为选择和群体行为选择使得Agent作出决策选择某一动作,进而影响环境。增强学习是指从动物学习、随机逼近和优化控制等理论发展而来,是一种无导师在线学习技术,从环境状态到动作映射学习,使得Agent根据最大奖励值采取最优的策略;Agent感知环境中的状态信息,搜索策略(哪种策略可以产生最有效的学习)选择最优的动作,从而引起状态的改变并得到一个延迟回报值,更新评估函数,完成一次学习过程后,进入下一轮的学习训练,重复循环迭代,直到满足整个学习的条件,终止学习。

Q-Learning是一种无模型的强化学习技术。具体来说,可以使用Q学习来为任何给定的(有限的)马尔可夫决策过程(MDP)找到最优的动作选择策略。它通过学习一个动作价值函数,最终给出在给定状态下采取给定动作的预期效用,然后遵循最优策略。一个策略是代理在选择动作后遵循的规则。当这种动作值函数被学习时,可以通过简单地选择每个状态中具有最高值的动作来构建最优策略。 Q-learning的优点之一是能够比较可用操作的预期效用,而不需要环境模型。此外,Q学习可以处理随机过渡和奖励的问题,而不需要任何适应。已经证明,对于任何有限的MDP,Q学习最终找到一个最优策略,从总体奖励的预期值返回到从当前状态开始的所有连续步骤是最大可实现的意义。

机器学习常用Python包

sklearn

开源机器学习模块,包括分类、回归、聚类系列算法,主要算法有SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、Kmeans、DBSCAN等;也提供了一些语料库。

学习地址:https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html

numpy

Python的语言扩展,定义了数字的数组和矩阵。提供了存储单一数据类型的多维数组(ndarray)和矩阵(matrix)。

学习地址:http://www.numpy.org/

scipy

其在numpy的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的模块,例如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等等。

学习地址:https://www.scipy.org/

pandas

直接处理和操作数据的主要package,提供了dataframe等方便处理表格数据的数据结构

学习地址:http://pandas.pydata.org/

statsmodels

统计和计量经济学的package,包含了用于参数评估和统计测试的实用工具

学习地址:https://pypi.org/project/statsmodels/

matplotlib、pyplot、pylab

用于生成统计图。pyplot 和 pylab属于matplotlib的子模块,所以只需安装matplotlib,就会有pyplot和pylab的了。

学习地址:https://matplotlib.org/

jieba

中文分词工具。

学习地址:https://github.com/fxsjy/jieba

Pattern

此库更像是一个“全套”库,因为它不仅提供了一些机器学习算法,而且还提供了工具来帮助你收集和分析数据。数据挖掘部分可以帮助你收集来自谷歌、推特和维基百科等网络服务的数据。它也有一个Web爬虫和HTML DOM解析器。“引入这些工具的优点就是:在同一个程序中收集和训练数据显得更加容易。

学习地址:https://github.com/clips/pattern

各个算法精确率对比

此次算精确率对比,总语料样本21282条,分类标签911个,语料是企业的语料集,不对外公开。精准率是把整体样本按照8:2的比例,分为80%的训练集,20%的测试集来算的,实验流程在每篇文章中都有详细记载。数据量低于21282的是取了总样本的部分数据做的实验,效果统计如下:

支持向量机(SupportVectorMachine)

升级版sklearn

Liblinear

sklearn

随机森林(Random Forest)

朴素贝叶斯(Naive Bayesian Model)

K近邻(K-NearestNeighbor)

逻辑回归(LogisticRegression)

决策树(Decision Tree)

本文简单介绍了人工智能机器学习常用算法总结及各个常用算法精确率对比,更多关于人工智能知识请查看下面的相关链接

扩展阅读,根据您访问的内容系统为您准备了以下内容,希望对您有帮助。

机器学习一般常用的算法有哪些?

同行会议时听一个前辈说到马克威算法交易平台,里面涵盖开源的算法以及马克威算法,另外还有机器学习等内容,真心好,我还下载了几个算法研究了下.....颇合我意~希望可以帮到你。

老师让学习人工智能中常用分类和聚类算法和scilearn包的使用,请问应该怎么学习?

  1. Scikit-learn

  2. Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块,他的特色就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括支持向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy

  3. 2.Pylearn2

  4. Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。

  5. 3.NuPIC

  6. NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能。HTM是皮层的精确计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC适合于各种各样的问题,尤其是检测异常和预测的流数据来源。

  7. 4. Nilearn

  8. Nilearn 是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn 工具箱和一些进行预测建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来进行多元的统计。

  9. 5.PyBrain

  10. Pybrain是基于Python语言强化学习,人工智能,神经网络库的简称。 它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。

  11. 6.Pattern

  12. Pattern 是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘,自然语言处理,网络分析和机器学习提供工具。它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用KNN分类法进行分类。

  13. 7.Fuel

  14. Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10 (图片数据集), Google’s One Billion Words (文字)这类数据集的接口。你使用他来通过很多种的方式来替代自己的数据。

  15. 8.Bob

  16. Bob是一个的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的,它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间,它是由处理图像工具,音频和处理、机器学习和模式识别的大量包构成的。

  17. 9.Skdata

  18. Skdata是机器学习和统计的数据集的库程序。这个模块对于玩具问题,流行的计算机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的使用。

  19. 10.MILK

  20. MILK是Python语言下的机器学习工具包。它主要是在很多可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中使用监督分类法。 它还执行特征选择。 这些分类器在许多方面相结合,可以形成不同的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK支持的K-means聚类等分类系统。

  21. 11.IEPY

  22. IEPY是一个专注于关系抽取的开源性信息抽取工具。它主要针对的是需要对大型数据集进行信息提取的用户和想要尝试新的算法的科学家。

  23. 12.Quepy

  24. Quepy是通过改变自然语言问题从而在数据库查询语言中进行查询的一个Python框架。他可以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同类型的问题。所以,你不用编码就可以建立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。

  25. 现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支持。并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。

  26. 13.Hebel

  27. Hebel是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序,它使用的是通过PyCUDA来进行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些不同的活动函数的激活功能,例如动力,涅斯捷罗夫动力,信号丢失和停止法。

  28. 14.mlxtend

  29. 它是一个由有用的工具和日常数据科学任务的扩展组成的一个库程序。

  30. 15.nolearn

  31. 这个程序包容纳了大量能对你完成机器学习任务有帮助的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起工作,其它的通常更有用。

  32. 16.Ramp

  33. Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架,它现存的Python语言下的机器学习和统计工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而能够快速有效地实施算法和转换。

  34. 17.Feature Forge

  35. 这一系列工具通过与scikit-learn兼容的API,来创建和测试机器学习功能。

  36. 这个库程序提供了一组工具,它会让你在许多机器学习程序使用中很受用。当你使用scikit-learn这个工具时,你会感觉到受到了很大的帮助。(虽然这只能在你有不同的算法时起作用。)

  37. 18.REP

  38. REP是以一种和谐、可再生的方式为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。

  39. 它有一个统一的分类器包装来提供各种各样的操作,例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的方式训练分类器。同时它也提供了一个交互式的情节。

  40. 19.Python 学习机器样品

  41. 用的机器学习建造的简单收集。

  42. 20.Python-ELM

  43. 这是一个在Python语言下基于scikit-learn的极端学习机器的实现。

机器学习一般常用的算法有哪些?哪个平台学习机器算法比较好

机器学习与人工智能变得越来越热。大数据原本在工业界中就已经炙手可热,而基于大数据的机器学习则更加流行,因为其通过对数据的计算,可以实现数据预测、为公司提供决策依据。

人工智能,机器学习与深度学习,到底是什么关系

一、人工智能

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也有可能超过人的智能。

二、数据挖掘

数据挖掘(Data Mining),顾名思义就是从海量数据中“挖掘”隐藏信息,按照教科书的说法,这里的数据是“大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据”,信息指的是“隐含的、规律性的、人们事先未知的、但又是潜在有用的并且最终可理解的信息和知识”。在商业环境中,企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”,支持决策。所以,数据挖掘更偏向应用。

数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

三、机器学习

机器学习(Machine Learning)是指用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当的模型,并利用此模型对新的情境给出判断的过程。

机器学习的思想并不复杂,它仅仅是对人类生活中学习过程的一个模拟。而在这整个过程中,最关键的是数据。

任何通过数据训练的学习算法的相关研究都属于机器学习,包括很多已经发展多年的技术,比如线性回归(Linear Regression)、K均值(K-means,基于原型的目标函数聚类方法)、决策树(Decision Trees,运用概率分析的一种图解法)、随机森林(Random Forest,运用概率分析的一种图解法)、PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)、SVM(Support Vector Machine,支持向量机)以及ANN(Artificial Neural Networks,人工神经网络)。

四、深度学习

深度学习(Deep Learning)的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。

五、人工智能与机器学习、深度学习的关系

严格意义上说,人工智能和机器学习没有直接关系,只不过目前机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式,也是最重要的实现方式。

早期的机器学习实际上是属于统计学,而非计算机科学的;而二十世纪九十年代之前的经典人工智能跟机器学习也没有关系。所以今天的AI和ML有很大的重叠,但并没有严格的从属关系。

不过如果仅就计算机系内部来说,ML是属于AI的。AI今天已经变成了一个很泛泛的学科了。

深度学习是机器学习现在比较火的一个方向,其本身是神经网络算法的衍生,在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。

所以,如果把人工智能与机器学习当成两个学科来看,三者关系如下图所示:

如果把深度学习当*工智能的一个子学科来看,三者关系如下图所示

六、数据挖掘与机器学习的关系

数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据,利用数据库界提供的技术来管理海量数据。

机器学习是数据挖掘的一种重要方法,但机器学习是另一门学科,并不从属于数据挖掘,二者相辅相成。


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