機器學習的定義
1樓：信曼嵐
機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織磨和已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。
它是人工智慧核心，是使計算機具有智慧型的根本途徑。
定義。<>
機器學習是一門多學科交叉專業，涵蓋概率論知識，統計學知識，近似理論知識和複雜演算法知識，使用計算機作為工具並致力於真實即時的模擬人類學習方式，並將現有內容進行知識結構劃分來有效提高學習效率。
機器學習有猜遊扒下面幾種定義：
1）機器學習是一門人工智慧的科學，該領域的主要研究物件是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的效能。
2）機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法的研究。
3）機器學習是用資料或以往的經驗，以此優化電腦程式的效能標準。
機器學習實際上已經存在了幾十年或者也可以認為存在了幾個世紀。追溯到17世紀，貝葉斯、拉普拉斯關於最小二乘法的推導和馬爾可夫鏈，這些構成了機器學習廣泛使用的工具和基礎。
1950年（艾倫。圖靈提議建立乙個學習機器）到2000年初（有深度學習的實際應用以及最近的進展，比如2012年的alexnet），機器學習有了很大的穗昌進展。
機器學習「判定模型」和「生成模型」有什麼區別？
2樓：阿zi是個好大兒
機器學習「判定模型」和「生成模型」區別如下：
生成模型的特點：生成方法可以還原聯合概率分佈，而判別方法則不能；生成方法的學習收斂速度更快，即當樣本容量增加的時候，學習的模型可以更快鏈餘的收斂於真實的模型；當存在隱變數時，仍可以用生成方法學習，此時判別方法就不能用。
判定模型的特點：判別方法直接學習的是條件概率或者決策函式，直接面對**，往往學習的準確率更高；由於直接學習或者，可以對資料進行各種程度上的抽象、定芹困義特徵並使用特徵，因此可以簡化學習問題。
機器學習難點：
現在機器學習的演算法較多， 按照功能分類太大體可分為迴歸（regression）、分類（classification）、聚類（cluster）、維度約減（dimensionality reduction）四個類別。其中迴歸和分類問題雖然在定義上有區別（連續和離散），但在本質上是一樣的，演算法是可以通用的，因此把嫌喚念二者涉及的演算法歸在一起。
機器學習中幾個常見模型的優缺點
3樓：環球青藤
樸素貝葉斯：優點：對小規模的資料表現很好，適合多分類任務，適合增量式訓練。
缺點：對輸入資料的表達形式很敏感（連續資料的處理方式）。
決策樹：優點：計算量簡單，可解釋性強，比較適合處理有缺失屬性值的樣本，能夠處理不相關的特徵。缺點：容易過擬合（後續出現了隨機森林，減小了過擬合現象）。
邏輯迴歸：優點：實現簡單，分類時計算量非常小，速度很快，儲存資源低。缺點：容易欠擬合，一般準確度不高；只能處理二分類問題（softmax解決多分類），需線性可分。
損失函式：knn：優點：
思想簡單，理論成熟，既可以用來做分類也可以用來做迴歸； 可用於非線性分類；訓練時間複雜度為o(n)；準確度高，對資料沒有假設，對outlier不敏感。缺點：計算量大；樣本不平衡時的問題；需要大量的記憶體；未歸一化時影響很大。
svm：優點：可用於線性/非線性分類，也可以用於迴歸；低泛化誤差；容易解釋；計算複雜度較低。缺點：對引數和核函式的選擇比較敏感；原始的svm只比較擅長處理二分類問題。
損失函式：歸一化的作用：
1. 提高梯度下降法求解最優解的速度（很難收斂甚至不能收斂）；例如等高線：
2. 有可能提高精度；一些分類器需要計算樣本之間的距離，例如knn，若乙個特徵值範圍較大，距離計算將取決於這個特徵。
機器學習中需要了解的概念
4樓：環球青藤
機器學習有大塊的知識，也有零碎的知識，我們在學習機器學習的時候不能忽視這些零碎的知識。如果對這些知識忽視，那麼就容易讓自己的知識架構殘缺不全。如果對這些知識的瞭解充分，我們就能夠更好地理解機器學習。
下面我們就為大家介紹機器學習中的基礎知識。
1）廣義線性模型就是最小二乘迴歸模型的推廣/泛化，基於高斯雜訊，相對於其它型別的模培慶型，這種模型基於其它型別的雜訊，比如泊松雜訊，或類別雜訊等等。廣義線性模磨橡型的例子包括很多，比如logistic迴歸、多分類迴歸、最小二乘迴歸。而廣義線性模型的引數可以通過凸優化得到，它的性質有很多，第一就是最理想的最小二乘迴歸模型的平均**結果等於訓練資料的平均標籤。
第二就是最理想的 logistic 迴歸模型的平均概率的**結果等於訓練資料的平均標籤。第三就是廣義線性模型的能力侷限於其特徵的性質。和深度模型不同，乙個廣義線性模型無法學習新的特徵。
2）啟發式就是乙個問題的實際的和非最優的解，但能從學習經驗中獲得足夠多的進步。
3）梯度就是所有變數的偏導數的向量。在機器學習中，梯度是模型函式的偏導數向量。梯度指向最陡峭的上公升路線。
4）梯度截斷就是在應用梯度之前先修飾數值，梯度截斷有助於確保數值穩定性，防止梯度**出現。
5）梯度下降是通過計算模型的相關參量和損失函式的梯度最小化損失函式，值取決於訓練資料。梯度下降迭代地調整參量，逐漸靠近權重和偏置的最佳組合，從而最小化損失函式。
6）圖在 tensorflow 中的一種計算過程展示。圖中的節點表示操作。節點的連線是有指向性的，表示傳遞乙個操作的結果給另乙個操作。
使用 tensorboard 能視覺化計算圖。
7）泛化是指模型利用新的沒見過的資料而不是用於訓練的資料作出正確的**的能力。
8）摺頁損失函式就是損失函式的乙個型別，用於分類模型以尋找距離每個樣本的距離最大的決策邊界，即最大化樣本和邊界之間的邊緣。
在這篇文章中我們給大家介紹了很多有關機器學習的知識，這些知識都是機器學習中深層的概念，所以說大家一定要掌握這些概念，這樣就能瞎中旁夠更好地掌握機器學習。
機器學習和統計模型存在的差異是什麼？
5樓：環球青藤
機器學習和統計模型是人工智慧的兩個重要分支，而這兩個分支有著十分明顯的區別。機器學習和統計模型的差異具體體現在所屬的學派、產生時間、基於的假設、處理資料的型別、操作和物件的術語、使用的技術、**效果和人力投入等等。而這些方面都能從某種程度上區分機器學習和統計模型，在這篇文章中我們就給大家介紹一下機器學習和統計模型的具體區別。
1.學派。機器學習就是電腦科學和人工智慧的乙個分支，通過資料學習構建分析系統，不依賴明確的構建規則。而統計模型就是數學的分支用以發現變數之間相關關係從而**輸出。
2.誕生年代。
機器學習和統計模型的誕生年代是不同的，統計模型的歷史已經有幾個世紀之久。但是機器學習卻是最近才發展起來的。二十世紀90年代，穩定的數位化和廉價的計算使得資料科學家停止建立完整的模型而使用計算機進行模型建立。
這催生了機器學習的發展。隨著資料規模和複雜程度的不斷提公升，機器學習不斷展現出巨大的發展潛力。
3.假設程度。
在假設程度中，機器學習和統計分析也存在差異，統計模型基於一系列的假設。例如線性迴歸模型假設，具體就是自變數和因變數線性相關、同方差、波動均值為0、觀測樣本相互獨立、波動服從正態分佈。而logistics迴歸同樣擁有很多的假設。
即使是非線性迴歸也要遵守乙個連續的分割邊界的假設。然而機器學習卻從這些假設中脫身出來。機器學習最大的好處在於沒有連續性分割邊界的限制。
同樣我們也並不需要假設自變數或因變數的分佈。
4.資料區別。
機器學習應用廣泛。機器學習工具可學習數以億計的觀測樣本，**和學習同步進行。一些演算法如隨機森林和梯度助推在處理大資料時速度很快。
機器學習處理資料的廣度和深度很大。但統計模型一般應用在較小的資料量和較窄的資料屬性上。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於機器學習和統計模型的具體區別的內容，具體包括通過學派、假設程度、資料區別以及誕生年代四個方面來說的，希望這篇文章能夠幫助到大家更好地去了解和學習機器學習。
存在偏差的機器學習模型會有什麼影響？
6樓：環球青藤
大家都知道，現如今，人工智慧是乙個十分火熱的概念，其實就目前而言，人工智扒櫻鍵能已經不能夠用概念來形容了，需要用技術來形容，而人工智慧的核心就是機器學春巧習，機器學習的要素之一就是模型，那麼存在偏差的機器學習模型會有什麼影響呢？下面我們就給大家解答一下這個問題。
當我們使用質量差的資料集就極有可能會導致誤導性的結論。這是因為資料集不僅會引入不準確性和缺失資料，還會引入偏差。而人肯定是可能會有偏見的，所以由人們創造或啟發得出的模型也可能存在偏見。
每種機器學習演算法對不平衡的類或分佈都有不同的敏感性。如果沒有解決這些問題，你最終可能會得到的結果會是具有性別偏見的模型。
所以說不管是演算法得到的結論還是頌旁人類得到的結論準確性都取決於被處理資訊的廣度和質量。所以說，演算法存在的偏差也因此而來，演算法偏差的跡象已經被充分記錄在了信用評分，教育課程，招聘和刑事司法判決等公共領域。收集，策劃或應用不當的資料甚至可能在最精心設計和周密計劃的機器學習應用程式中引入偏差。
而固有偏見的機器學習系統可能會使部分客戶群體或社會利益相關者處於劣勢，並可能造成或延續不公平的結果。
有科學家認為，演算法偏差是機器學習的最大風險之一，因為它會影響機器學習的實際目的。其實這是乙個正確的結論，同時這也是乙個經常被忽視的缺陷，因為這樣可以引發代價高昂的錯誤，如果不加以控制，可能會使專案和組織往完全錯誤的方向發展。所以說我們需要重視這一點內容。
所以說如果在一開始就能有效地解決這個問題，將會獲得豐厚回報，從而最大限度地實現機器學習的真正潛力。這樣才能夠幫助我們更好的解決這些問題。
在這篇文章中我們給大家介紹了存在偏差的機器學習模型能夠為我們帶來什麼後果，這些內容都是能夠幫助大家更好地理解機器學習的知識，大家在進行機器學習的時候一定要注意好這些問題，希望大家能夠引以為戒。最後祝願大家能夠更好地使用機器學習，也可以早日學有所成。
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機器學習和深度學習的區別是什麼，機器學習演算法和深度學習的區別？
環球青藤 現在有很多人對機器學習和深度學習的概念並不是很明白，其實深度學習是機器學習中的一部分，而機器學習是深度學習的基礎，這兩個知識體系都是服務於人工智慧的。在這篇文章中我們給大家介紹一下關於機器學習和深度學習的區別，希望這篇文章能夠幫助大家理解機器學習和深度學習。那麼什麼是機器學習呢？一般來說，...
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看這篇部落格基本就挺全了，包含了比較新的演算法，像17年微軟開源的lgb演算法也有介紹，而且通俗易懂網頁連結 演算法很多種的，像貝葉斯網路 som神經網路 bp神經網路 art神經網路 貝葉斯網路 支援向量機等等 演算法不在於知道有哪些,而在於知道何種情況下能用哪種. rbf神經網路 hopfiel...