機器學(xué)習(xí)方法，機器學(xué)習(xí)算法
大家好，今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題，就是關(guān)于機器學(xué)習(xí)方法的問題，于是小編就整理了2個相關(guān)介紹機器學(xué)習(xí)方法的解答，讓我們一起看看吧。
機器學(xué)習(xí)的核心方法、有趣的結(jié)論和主要應(yīng)用是什么？
監(jiān)督學(xué)習(xí)
1.決策樹：決策樹是一種決策支持工具，它使用樹狀圖或決策模型及其可能的后果，包括機會事件結(jié)果，資源成本和效用。
從商業(yè)決策的角度來看，決策樹是人們必須要問的最少數(shù)量的是/否問題，以評估大多數(shù)時間做出正確決策的可能性。作為一種方法，它使您能夠以結(jié)構(gòu)化和系統(tǒng)化的方式處理問題，以得出合乎邏輯的結(jié)論。
2.樸素貝葉斯分類：樸素貝葉斯分類器是一組簡單的概率分類器，基于貝葉斯定理和特征間的強（獨特）獨立性假設(shè)。
P（A | B）=P（B | A）*P（A）/P（B）
一些現(xiàn)實世界的例子是：
- 將電子郵件標記為垃圾郵件或不是垃圾郵件
- 分類關(guān)于技術(shù)，政治或體育的新聞文章
- 檢查一段表達積極情緒或負面情緒的文字嗎？
- 用于人臉識別軟件。
3.普通最小二乘回歸：如果你知道統(tǒng)計，你可能以前聽說過線性回歸。最小二乘法是一種執(zhí)行線性回歸的方法。您可以將線性回歸看作通過一組點擬合直線的任務(wù)。有多種可能的策略來做到這一點，“普通最小二乘”策略就是這樣 - 你可以繪制一條線，然后對每個數(shù)據(jù)點測量點和線之間的垂直距離，并將它們相加; 擬合線將是這個距離總和盡可能小的那條線。
線性指的是您用來擬合數(shù)據(jù)的模型類型，而最小二乘指的是您正在最小化的錯誤度量類型。
4. Logistic回歸：Logistic回歸是一種用一個或多個解釋變量建模二項式結(jié)果的強大統(tǒng)計方法。它通過使用邏輯函數(shù)估計概率來測量分類因變量和一個或多個自變量之間的關(guān)系，邏輯函數(shù)是累積邏輯分布。
……太多了
重慶大學(xué)機械工程在讀碩士，想轉(zhuǎn)去學(xué)機器學(xué)習(xí)，應(yīng)該怎么規(guī)劃自己的學(xué)習(xí)？
謝謝邀請！
要想從機械工程轉(zhuǎn)向機器學(xué)習(xí)是可以的，但是存在一定的難度，需要一個系統(tǒng)的學(xué)習(xí)規(guī)劃。通常情況下機械工程專業(yè)的學(xué)生往往都有一個扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（包括高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、離散數(shù)學(xué)）是學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)方向的前提，但是機器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的主要研究內(nèi)容之一，還需要掌握算法設(shè)計、算法實現(xiàn)、計算機基礎(chǔ)等內(nèi)容，關(guān)鍵是如何建立機器學(xué)習(xí)的研發(fā)思路，這個往往是自學(xué)者最大的瓶頸之一。
要想入門機器學(xué)習(xí)需要遵循以下的學(xué)習(xí)路線：
第一：了解機器學(xué)習(xí)的概念。在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)之前首先要知道機器學(xué)習(xí)要解決什么問題，簡單的說機器學(xué)習(xí)就是從一堆雜亂無章的數(shù)據(jù)中找到背后的規(guī)律（Machine Learning in Action），這個定義感覺和數(shù)據(jù)分析有異曲同工之處，所以在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域里采用機器學(xué)習(xí)的方式進行數(shù)據(jù)分析也是一個比較常見的做法。
第二：了解機器學(xué)習(xí)的步驟。機器學(xué)習(xí)的步驟包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計、算法實現(xiàn)、算法驗證、算法應(yīng)用，通過這個步驟可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)是機器學(xué)習(xí)的前提，算法是機器學(xué)習(xí)的核心。要想實現(xiàn)這個步驟需要做三件事，第一件事情是找數(shù)據(jù)，第二件事情是學(xué)習(xí)算法，第三件事情是學(xué)習(xí)編程語言。目前網(wǎng)絡(luò)上有不少數(shù)據(jù)集是可以使用的，從學(xué)習(xí)的角度來說是可以滿足要求的，當(dāng)然也可以編寫爬蟲獲取一些數(shù)據(jù)，算法的學(xué)習(xí)是重點，需要掌握一些常見的機器學(xué)習(xí)算法，包括決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機、k-mean、kNN、Apriori等算法，最后需要掌握一門編程語言來實現(xiàn)這些算法，Python是一個不錯的選擇，看兩個Python實現(xiàn)算法的小實驗：
第三：建立機器學(xué)習(xí)的思路。機器學(xué)習(xí)的思路建立是一個漫長的過程，只有掌握了大量的基礎(chǔ)知識之后，才能建立起解決問題的思路。把實際問題抽象成算法，然后通過算法建立起動態(tài)模型，再通過動態(tài)模型解決類似的問題是一個基本的機器學(xué)習(xí)思路?？匆粋€算法的描述過程：
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域一個重要的突破，需要重點關(guān)注一下。
機器學(xué)習(xí)方向的研究生通常情況下在研二的時候會進駐課題組，然后在老師的指導(dǎo)下進行課題研發(fā)，這個過程會讓學(xué)生建立起一個比較系統(tǒng)的知識結(jié)構(gòu)，重點就是如何建立機器學(xué)習(xí)的解決思路和實現(xiàn)方法。所以，在學(xué)習(xí)的過程中如果有專業(yè)人士（導(dǎo)師、師哥師姐）指導(dǎo)一下，會節(jié)省大量的學(xué)習(xí)時間。
大數(shù)據(jù)和人工智能是我的主要研究方向，目前我也在指導(dǎo)相關(guān)方向的研究生，如果對這些方面感興趣的同學(xué)可以關(guān)注我。
如果有大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等方面的問題，也可以咨詢我，謝謝！
到此，以上就是小編對于機器學(xué)習(xí)方法的問題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于機器學(xué)習(xí)方法的2點解答對大家有用。