5.決策樹(shù)易于解釋。它可以毫無(wú)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(shù)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(lái)后，決策樹(shù)需要全部重建。另一個(gè)缺點(diǎn)就是容易出現(xiàn)過(guò)擬合，但這也就是諸如隨機(jī)森林RF（或提升樹(shù)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(wèn)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(wú)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(shù)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(wèn)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(lái)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(shù)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)院機(jī)器學(xué)習(xí)課程。陜西機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)心得體會(huì)
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(méi)有“正確答案”，所有的數(shù)據(jù)都是一樣的。無(wú)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(gè)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(guò)學(xué)習(xí)，機(jī)器會(huì)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(gè)是貓，哪個(gè)是狗。對(duì)于機(jī)器來(lái)說(shuō)，相當(dāng)于分成了A、B兩類。
（1）決策樹(shù)決策樹(shù)歸納是經(jīng)典的分類算法。它采用自頂向下遞歸的各個(gè)擊破方式構(gòu)造決策樹(shù)。樹(shù)的每一個(gè)結(jié)點(diǎn)上使用信息增益度量選擇測(cè)試屬性?？梢詮纳傻臎Q策樹(shù)中提取規(guī)則。(2)KNN法(K-NearestNeighbor)KNN法即K**近鄰法，**初由Cover和Hart于1968年提出的，是一個(gè)理論上比較成熟的方法。該方法的思路非常簡(jiǎn)單直觀：如果一個(gè)樣本在特征空間中的k個(gè)**相似(即特征空間中**鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個(gè)類別，則該樣本也屬于這個(gè)類別。該方法在定類決策上只依據(jù)**鄰近的一個(gè)或者幾個(gè)樣本的類別來(lái)決定待分樣本所屬的類別。KNN方法雖然從原理上也依賴于極限定理，但在類別決策時(shí)，只與極少量的相鄰樣本有關(guān)。因此，采用這種方法可以較好地避免樣本的不平衡問(wèn)題。另外，由于KNN方法主要靠周?chē)邢薜泥徑臉颖?，而不是靠判別類域的方法來(lái)確定所屬類別的，因此對(duì)于類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來(lái)說(shuō)，KNN方法較其他方法更為適合。該方法的不足之處是計(jì)算量較大，因?yàn)閷?duì)每一個(gè)待分類的文本都要計(jì)算它到全體已知樣本的距離，才能求得它的K個(gè)**近鄰點(diǎn)。目前常用的解決方法是事先對(duì)已知樣本點(diǎn)進(jìn)行剪輯，事先去除對(duì)分類作用不大的樣本。另外還有一種ReverseKNN法。
傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法是自下而上的。從理論和數(shù)學(xué)開(kāi)始，然后學(xué)習(xí)算法執(zhí)行，再教你如何解決實(shí)際問(wèn)題（實(shí)踐）。入門(mén)者如果以傳統(tǒng)的“機(jī)器學(xué)習(xí)”步驟學(xué)習(xí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)自己總是和真正的“機(jī)器學(xué)習(xí)”工作者存在差距，這也是以往學(xué)習(xí)方法中存在的缺點(diǎn)。本文所介紹的步驟與傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法不同，本文推薦初學(xué)者從結(jié)果著手。它所滿足的，正是企業(yè)所想要的：如何交付結(jié)果。一系列預(yù)測(cè)或模型的結(jié)果，能夠可靠地預(yù)測(cè)。這是一種自上而下和結(jié)果優(yōu)先的方法。從滿足市場(chǎng)要求出發(fā)，**短的路徑是真正成為這個(gè)行業(yè)的從業(yè)者。我們可以通過(guò)以下5個(gè)步驟來(lái)概括這種方法：第一步：調(diào)整心態(tài)（信念?。?。第二步：選擇一個(gè)過(guò)程（如何獲得結(jié)果）。第三步：選擇一個(gè)工具（實(shí)施）。第四步：數(shù)據(jù)集實(shí)操（投入實(shí)際工作）。第五步：建立一個(gè)收藏夾（展示你的技能）。 深度智谷深度人工智能學(xué)院矩陣求導(dǎo)算法。
在開(kāi)始之前，您必須知道機(jī)器學(xué)習(xí)的標(biāo)志。我經(jīng)常只是假設(shè)這一點(diǎn)，但除非你知道一些真實(shí)的基礎(chǔ)知識(shí)，否則你不能繼續(xù)下去。例如：應(yīng)該知道什么是機(jī)器學(xué)習(xí)，并能夠向同事作解釋。什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？應(yīng)該知道一些“機(jī)器學(xué)習(xí)”實(shí)例實(shí)用的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題應(yīng)該知道“機(jī)器學(xué)習(xí)”是解決一些復(fù)雜問(wèn)題的***方法。機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題應(yīng)該知道，預(yù)測(cè)建模是應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)中**有用的部分。預(yù)測(cè)建模的大致介紹你應(yīng)該知道機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)方面的實(shí)際應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)適合在哪應(yīng)用？應(yīng)該知道主要幾種“機(jī)器學(xué)習(xí)”算法類型。機(jī)器學(xué)習(xí)算法之旅你應(yīng)該知道一些基本的“機(jī)器學(xué)習(xí)”術(shù)語(yǔ)如何在機(jī)器學(xué)習(xí)中討論數(shù)據(jù)深度智谷深度人工智能學(xué)院圖像凸包檢測(cè)。內(nèi)蒙古機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)排名
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技巧和竅門(mén)以下是您在使用此過(guò)程時(shí)可能會(huì)考慮的一些實(shí)用技巧和竅門(mén)。從一個(gè)簡(jiǎn)單的過(guò)程開(kāi)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(guò)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?。╅_(kāi)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(guò)程。從**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(wèn)題一樣研究你的工具，并充分利用它。解決越來(lái)越難的問(wèn)題，因?yàn)樵诮鉀Q問(wèn)題的過(guò)程中，你會(huì)從中學(xué)到很多東西。在論壇和**網(wǎng)站上參與社區(qū)，提出問(wèn)題和回答問(wèn)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(wú)窮。我的許多學(xué)生都是通過(guò)這個(gè)步驟來(lái)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。 陜西機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)心得體會(huì)
成都深度智谷科技有限公司致力于教育培訓(xùn)，是一家服務(wù)型的公司。公司業(yè)務(wù)分為人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)等，目前不斷進(jìn)行創(chuàng)新和服務(wù)改進(jìn)，為客戶提供良好的產(chǎn)品和服務(wù)。公司將不斷增強(qiáng)企業(yè)重點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力，努力學(xué)習(xí)行業(yè)知識(shí)，遵守行業(yè)規(guī)范，植根于教育培訓(xùn)行業(yè)的發(fā)展。深度智谷憑借創(chuàng)新的產(chǎn)品、專業(yè)的服務(wù)、眾多的成功案例積累起來(lái)的聲譽(yù)和口碑，讓企業(yè)發(fā)展再上新高。