机器学习方法，机器学习十大算法是哪些知乎 -pg电子游戏试玩平台网站

来源：整理时间：2023-08-24 17:17:29 编辑：智能门户手机版

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1，机器学习十大算法是哪些知乎

还记得我刚来算法组的时候，我不懂tfidf是什么，更不要说什么svd,lda了听都没听过，不懂user-based和item-based的区别，甚至连贝叶斯公式都写不全。在最初的一段时间，我看别人的代码

决策树随机森林算法逻辑回归svm朴素贝叶斯k最近邻算法k均值算法adaboost 算法神经网络马尔可夫

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2，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

通常而言，能够深入研究机器学习算法，并按照自己项目需求进行定制开发的人，编程语言真的是一个很次要的问题。自己去google搜索下面的关键词吧，很多机器学习的算法实现。machine learning in javamachine learning in c machine learning in pythonmachine learning in matlabmachine learning in r

楼主肯定对机器学习了解不多才会提这种问题。这问题专业程度看起来和“机器学习工程师”这词汇一样。机器学习，基础的pca模型理论，贝叶斯，boost,adaboost, 模式识别中的各种特征，诸如hog，haar,sift等深度学习里的dbn，cnn，bp，rbm等等。非专业出身，只是略懂一点。没有常用的，只是针对需求有具体的设计，或者需要自己全新设计一个合适的算法，现在最热门的算是cnn(convolutional neural networks)卷积神经网络了。优点:不需要训练获取特征，在学习过程中自动提取图像中的特征，免去了常规方法中，大量训练样本的时间。在样本足够大的情况下，能够得到非常精确的识别结果。一般都能95% 的正确率。缺点：硬件要求高，cuda的并行框架算是用的很火的了。但是一般的台式机跑一个demo花费的时间长资源占用高。不过这也是这块算法的通病。

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3，什么是机器学习周志华

医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析。训练集中的目标是由人标注的，③ 强化学习，以下分别介绍这三种方法的区别？广义来说，有三种机器学习算法：① 监督式学习，② 非监督式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。这个算法训练机器进行决策。它是这样工作的：机器被放在一个能让它通过反复试错来训练自己的环境中。机器从过去的经验中进行学习，并且尝试利用了解最透彻的知识作出精确的判断。强化学习的例子有，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果、语音和手写识别：通过观察来学习做成如何的动作。每个动作都会对环境有所影响，学习对象根据观察到的周围环境的反馈来做出判断，该领域的主要研究对象是人工智能。机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究、dna序列测序。这种分析方式被广泛地用来细分客户，根据干预的方式分为不同的用户组。非监督式学习的例子有。常见的监督学习算法包括线性回归分析和逻辑回归分析。监督式学习的例子有：线性回归：马尔可夫决策过程。常见的机器学习算法有哪些。一种经常引用的英文定义是：a computer program is said to learn from experience e with respect to some class of tasks t and performance measure p, if its performance at tasks in t, as measured by p, improves with experience e.通俗一点的解释就是，机器学习算法可以从过去已知的数据中学习数据隐藏的规律。常见的无监督学习算法有聚类。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标，利用这些学习来的规律，在给定一定输入的情况下，对未来进行预测。机器学习的应用领域有哪些。监督式学习定义？机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、逻辑回归等、生物特征识别、搜索引擎。机器学习算法的分类以及这些分类之间的区别是什么、战略游戏和机器人等众多领域：关联算法和 k – 均值算法。强化学习定义：从给定的训练数据集中学习出一个函数。非监督式学习定义：与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果、随机森林、k – 近邻算法、决策树

机器学习(machine learning, ml)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

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4，基于统计和机器学习的算法有哪些

很多，主要说下监督学习这块的算法哈。欢迎讨论。1. svm，支撑向量机，通过找到样本空间中的一个超平面，实现样本的分类，也可以作回归，主要用在文本分类，图像识别等领域，详见：；2. lr，逻辑回归，本质也是线性回归，通过拟合拟合样本的某个曲线，然后使用逻辑函数进行区间缩放，但是一般用来分类，主要用在ctr预估、推荐等；3. nn，神经网络，通过找到某种非线性模型拟合数据，主要用在图像等；4. nb，朴素贝叶斯，通过找到样本所属于的联合分步，然后通过贝叶斯公式，计算样本的后验概率，从而进行分类，主要用来文本分类；5. dt，决策树，构建一棵树，在节点按照某种规则（一般使用信息熵）来进行样本划分，实质是在样本空间进行块状的划分，主要用来分类，也有做回归，但更多的是作为弱分类器，用在model embedding中；6. rf，随进森林，是由许多决策树构成的森林，每个森林中训练的样本是从整体样本中抽样得到，每个节点需要进行划分的特征也是抽样得到，这样子就使得每棵树都具有独特领域的知识，从而有更好的泛化能力；7. gbdt，梯度提升决策树，实际上也是由多棵树构成，和rf不同的是，每棵树训练样本是上一棵树的残差，这体现了梯度的思想，同时最后的结构是用这所有的树进行组合或者投票得出，主要用在推荐、相关性等；8. knn，k最近邻，应该是最简单的ml方法了，对于未知标签的样本，看与它最近的k个样本(使用某种距离公式，马氏距离或者欧式距离)中哪种标签最多，它就属于这类；

传统gbdt以cart作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带l1和l2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。传统gbdt在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下，xgboost工具支持自定义代价函数，只要函数可一阶和二阶求导。 xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的score的l2模的平方和。从bias-variance tradeoff角度来讲，正则项降低了模型的variance，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合，这也是xgboost优于传统gbdt的一个特性。 shrinkage（缩减），相当于学习速率（xgboost中的eta）。xgboost在进行完一次迭代后，会将叶子节点的权重乘上该系数，主要是为了削弱每棵树的影响，让后面有更大的学习空间。实际应用中，一般把eta设置得小一点，然后迭代次数设置得大一点。（补充：传统gbdt的实现也有学习速率）列抽样（column subsampling）。xgboost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算，这也是xgboost异于传统gbdt的一个特性。对缺失值的处理。对于特征的值有缺失的样本，xgboost可以自动学习出它的分裂方向。 xgboost工具支持并行。boosting不是一种串行的结构吗?怎么并行的？注意xgboost的并行不是tree粒度的并行，xgboost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第t次迭代的代价函数里包含了前面t-1次迭代的预测值）。xgboost的并行是在特征粒度上的。我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点），xgboost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block结构，后面的迭代中重复地使用这个结构，大大减小计算量。这个block结构也使得并行成为了可能，在进行节点的分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的那个特征去做分裂，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。可并行的近似直方图算法。树节点在进行分裂时，我们需要计算每个特征的每个分割点对应的增益，即用贪心法枚举所有可能的分割点。当数据无法一次载入内存或者在分布式情况下，贪心算法效率就会变得很低，所以xgboost还提出了一种可并行的近似直方图算法，用于高效地生成候选的分割点。