云南在線機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2021-09-06

    (1)決策樹決策樹歸納是經(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。樹的每一個(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方法主要靠周圍有限的鄰近的樣本,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。 深度智谷深度人工智能學(xué)院傅里葉變換。云南在線機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

    監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)根據(jù)訓(xùn)練方法大致可以分為3大類:監(jiān)督學(xué)習(xí)非監(jiān)督學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)除此之外,大家可能還聽過(guò)“半監(jiān)督學(xué)習(xí)”之類的說(shuō)法,但是那些都是基于上面3類的變種,本質(zhì)沒(méi)有改變。監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)是指我們給算法一個(gè)數(shù)據(jù)集,并且給定正確答案。機(jī)器通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)正確答案的計(jì)算方法。舉個(gè)栗子:我們準(zhǔn)備了一大堆貓和狗的照片,我們想讓機(jī)器學(xué)會(huì)如何識(shí)別貓和狗。當(dāng)我們使用監(jiān)督學(xué)習(xí)的時(shí)候,我們需要給這些照片打上標(biāo)簽。將打好標(biāo)簽的照片用來(lái)訓(xùn)練我們給照片打的標(biāo)簽就是“正確答案”,機(jī)器通過(guò)大量學(xué)習(xí),就可以學(xué)會(huì)在新照片中認(rèn)出貓和狗。當(dāng)機(jī)器遇到新的小狗照片時(shí)就能認(rèn)出他這種通過(guò)大量人工打標(biāo)簽來(lái)幫助機(jī)器學(xué)習(xí)的方式就是監(jiān)督學(xué)習(xí)。這種學(xué)習(xí)方式效果非常好,但是成本也非常高。 天津攜程公司機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)深度智谷深度人工智能學(xué)院圖像濾波算法。

    fp-growth:求頻繁**的算法,只用遍歷數(shù)據(jù)集兩次,就可建立fp樹遍歷**,求**小項(xiàng)集的出現(xiàn)次數(shù)給所有樣本內(nèi)部排序,并且過(guò)濾掉出現(xiàn)次數(shù)小于閾值的項(xiàng)集用排序好的數(shù)據(jù)建立fp樹,樹是字典樹,節(jié)點(diǎn)是頻繁**的路徑,值是路徑出現(xiàn)次數(shù)fp樹建好后,使用header鏈表,自底向上獲得頻繁項(xiàng)mahout的分布式fp:***次遍歷樣本一樣,求**小項(xiàng)集的出現(xiàn)次數(shù)根據(jù)排序的**小項(xiàng)集,分割項(xiàng)集,如a,b,c,d,e,f,g,分割數(shù)據(jù)a,b,c,d,e,f,g;c,d,e,f,g;efg;這樣頻繁**不會(huì)應(yīng)為分片而丟失(可以理解為fp樹從頂向下分割數(shù)據(jù))基于項(xiàng)目的推薦算法:計(jì)算人-物計(jì)算物-物獲得物和物的相似矩陣在用相似矩陣*人-物,就是人和其他物品的關(guān)聯(lián)度。

    6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)與線性模型的線性回歸和邏輯回歸相比,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是通過(guò)向模型添加參數(shù)層來(lái)捕獲數(shù)據(jù)中的非線性模式。下圖中,簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有四個(gè)輸入,一個(gè)帶有五個(gè)參數(shù)的隱藏層和一個(gè)輸出層。具有一個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)十分靈活,可以構(gòu)建出我們所熟知的的線性回歸和邏輯回歸。深度學(xué)習(xí)一詞來(lái)自具有多個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(見下圖),是對(duì)各種體系結(jié)構(gòu)的一個(gè)概括。跟上深度學(xué)習(xí)發(fā)展的步伐尤為困難,部分原因在于研究和工業(yè)方面投入了大量精力來(lái)研究深度學(xué)習(xí),使得不斷有新方法涌現(xiàn)出來(lái)。深度學(xué)習(xí):具有多個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為達(dá)到比較好效果,深度學(xué)習(xí)技術(shù)需要大量的數(shù)據(jù),同時(shí)也需要強(qiáng)大的計(jì)算能力作為支撐,因?yàn)樵摲椒ㄊ窃诖笮腕w系架構(gòu)中對(duì)許多參數(shù)進(jìn)行自我調(diào)整。鑒于此,就不難理解為什么深度學(xué)習(xí)從業(yè)者要用配備強(qiáng)大圖形處理單元(GPU)功能的計(jì)算機(jī)了。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在視覺(jué)(圖像分類)、文本、音頻和視頻領(lǐng)域的應(yīng)用**為成功。**常見的深度學(xué)習(xí)軟件包有Tensorflow和PyTorch。 深度智谷深度人工智能學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)價(jià)格。

    人類一直試圖讓機(jī)器具有智能,也就是人工智能(ArtificialIntelligence)。從上世紀(jì)50年代,人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了“推理期”,通過(guò)賦予機(jī)器邏輯推理能力使機(jī)器獲得智能,當(dāng)時(shí)的AI程序能夠證明一些***的數(shù)學(xué)定理,但由于機(jī)器缺乏知識(shí),遠(yuǎn)不能實(shí)現(xiàn)真正的智能。因此,70年代,人工智能的發(fā)展進(jìn)入“知識(shí)期”,即將人類的知識(shí)總結(jié)出來(lái)教給機(jī)器,使機(jī)器獲得智能。在這一時(shí)期,大量的專家系統(tǒng)問(wèn)世,在很多領(lǐng)域取得大量成果,但由于人類知識(shí)量巨大,故出現(xiàn)“知識(shí)工程瓶頸”。\quad無(wú)論是“推理期”還是“知識(shí)期”,機(jī)器都是按照人類設(shè)定的規(guī)則和總結(jié)的知識(shí)運(yùn)作,永遠(yuǎn)無(wú)法超越其創(chuàng)造者,其次人力成本太高。于是,一些學(xué)者就想到,如果機(jī)器能夠自我學(xué)習(xí)問(wèn)題不就迎刃而解了嗎!機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)方法應(yīng)運(yùn)而生,人工智能進(jìn)入“機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)期”?!皺C(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)期”也分為三個(gè)階段,80年代,連接主義較為流行,**工作有感知機(jī)(Perceptron)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NeuralNetwork)。90年代,統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法開始占據(jù)主流舞臺(tái),代表性方法有支持向量機(jī)(SupportVectorMachine),進(jìn)入21世紀(jì),深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被提出,連接主義卷土從來(lái),隨著數(shù)據(jù)量和計(jì)算能力的不斷提升,以深度學(xué)習(xí)。 深度智谷深度人工智能學(xué)院決策樹算法培訓(xùn)。陜西哪家機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)好

深度智谷深度人工智能學(xué)院分水嶺算法。云南在線機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

    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。《機(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。 云南在線機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

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