5.集成方法假設你對市面上的自行車都不滿意，打算自己制作一輛，也許會從尋找各個比較好的零件開始，然后**終會組裝出一輛比較好的自行車。集成方法也是利用這一原理，將幾個預測模型（監督式機器學習方法）組合起來從而得到比單個模型能提供的更高質量的預測結果。隨機森林算法就是一種**方法，結合了許多用不同數據集樣本訓練的決策樹。因此，隨機森林的預測質量會高于單個決策樹的預測質量。集成方法可理解為一種減小單個機器學習模型的方差和偏差的方法。任何給定的模型在某些條件下可能是準確的，但在其他條件下有可能不準確，因此這種方法十分重要。如果換用另一個模型，相對精度可能會更低。而組合這兩個模型，就可以平衡預測的質量。絕大多數Kaggle競賽的獲勝者都會使用集成方法。**為流行的集成算法有隨機森林、XGBoost和LightGBM。 深度智谷深度人工智能學院圖像形態學操作。浙江尚學堂機器學習培訓
技巧和竅門以下是您在使用此過程時可能會考慮的一些實用技巧和竅門。從一個簡單的過程開始（像上面）和一個簡單的工具（像Weka），然后提升難度，在這個過程中，你的自信心會得到提高。從**簡單和**常用的數據集（鳶尾花和皮馬糖尿病）開始。每次應用一個流程時，都要尋找改進方法和使用方法。如果你發現新的方法，找出把它們整合到你的收藏中。學習算法，再多不多，以幫助您獲得更好的結果與您的過程。從專家身上學習，看看哪些東西可以應用到自己的項目上。像研究預測建模問題一樣研究你的工具，并充分利用它。解決越來越難的問題，因為在解決問題的過程中，你會從中學到很多東西。在論壇和問答網站上參與社區，提出問題和回答問題。概要在這篇文章中，您看到了簡單的5個步驟，您可以使用它學習“機器學習”并取得學習進展。雖然看上去很簡單，但這種方法卻需要付出艱辛的努力，**終將受益無窮。我的許多學生都是通過這個步驟來學習的，而且還是機器學習的工程師和數據科學家。 浙江尚學堂機器學習培訓深度智谷深度人工智能學院圖像邊界檢測。
算法選擇參考之前翻譯過一些國外的文章，有一篇文章中給出了一個簡單的算法選擇技巧：1.首當其沖應該選擇的就是邏輯回歸，如果它的效果不怎么樣，那么可以將它的結果作為基準來參考，在基礎上與其他算法進行比較；2.然后試試決策樹（隨機森林）看看是否可以大幅度提升你的模型性能。即便***你并沒有把它當做為**終模型，你也可以使用隨機森林來移除噪聲變量，做特征選擇；3.如果特征的數量和觀測樣本特別多，那么當資源和時間充足時（這個前提很重要），使用SVM不失為一種選擇。通常情況下：【GBDT>=SVM>=RF>=Adaboost>=Other…】，現在深度學習很熱門，很多領域都用到，它是以神經網絡為基礎的，目前我自己也在學習，只是理論知識不是很厚實，理解的不夠深，這里就不做介紹了。算法固然重要，但好的數據卻要優于好的算法，設計優良特征是大有裨益的。假如你有一個超大數據集，那么無論你使用哪種算法可能對分類性能都沒太大影響（此時就可以根據速度和易用性來進行抉擇）。
機器學習背后的**思想是，設計程序使得它可以在執行的時候提升它在某任務上的能力，而不是有著固定行為的程序。機器學習包括多種問題的定義，提供很多不同的算法，能解決不同領域的各種問題。我們之前講到的是一個講監督學習應用到語言識別的例子。正因為機器學習提供多種工具可以利用數據來解決簡單規則不能或者難以解決的問題，它被廣泛應用在了搜索引擎、無人駕駛、機器翻譯、醫療診斷、垃圾郵件過濾、玩游戲、人臉識別、數據匹配、信用評級和給圖片加濾鏡等任務中。雖然這些問題各式各樣，但他們有著共同的模式從而可以被機器學習模型解決。**常見的描述這些問題的方法是通過數學，但不像其他機器學習和神經網絡的書那樣，我們會主要關注真實數據和代碼。下面我們來看點數據和代碼。 深度智谷深度人工智能學院EM算法。
9.自然語言處理世界上很大一部分數據和知識都以人類語言的形式存在著。你能想象在幾秒內閱讀、理解成千上萬的書、文章和博客嗎？顯然，計算機還不能完全理解人類語言，但經訓練可以完成某些任務。比如可以訓練手機自動回復短信或糾正拼寫錯的單詞，甚至可以教一臺機器與人進行簡單交談。自然語言處理（NLP）本身不是一種機器學習方法，而是一種用于為機器學習準備文本的技術，其應用十分***。想像一下：有大量各種格式的文本文檔（詞語、在線博客…等），充滿了拼寫錯誤、缺少字符和字詞多余的問題。目前，由斯坦福大學的研究人員創建的NLTK（自然語言工具包）是使用**為***的一種文本處理包。將文本映射到數字表示，**簡單的方法是計算每個文本文檔中各個單詞的頻率。在一個整數矩陣中，每行**一個文本文檔，每列**一個單詞。這種單詞頻率矩陣通常稱為術語頻率矩陣（TFM）。在這個基礎上，可以用矩陣上的每個條目除以每個詞在整個文檔集中重要程度的權重，從而得到文本文檔的另一種流行矩陣表示。這種方法稱為術語頻率反向文檔頻率（TFIDF），通常更適用于機器學習任務。 深度智谷深度人工智能學院霍夫變換。浙江尚學堂機器學習培訓
深度智谷深度人工智能學院梯度下降法。浙江尚學堂機器學習培訓
10.詞嵌入TFM和TFIDF是文本文檔的數字表示，只根據頻率和加權頻率來表示文本文檔。相比之下，詞嵌入可以捕獲文檔中某個詞的上下文。根據語境，嵌入可以量化單詞之間的相似性，反過來這又方便了對詞的算術運算。Word2Vec是一種基于神經網絡的方法，將語料庫中的單詞映射到了數字向量。然后，這些向量可用來查找同義詞、使用單詞執行算術運算，或用來表示文本文檔（通過獲取文檔中所有詞向量的均值）。比如，假設用一個很大的文本文檔來估計單詞嵌入，并且“king”、“queen”、“man”和“woman”這四個詞也是語料庫的一部分，向量（‘word’）是表示單詞“word”的數字向量。為了估計向量（‘woman’），可以用向量執行算術運算：向量（‘king’）+向量（‘woman’）-向量（‘man’）~向量（‘queen’）詞（向量）嵌入的數字運算有了單詞表示，可以計算兩個單詞的向量表示之間的余弦相似性，以此發現單詞之間的相似性。余弦相似性測量的是兩個矢量的夾角。機器學習方法可用來計算單詞嵌入，但這往往是在頂部應用機器學習算法的前提步驟。例如，假設我們能訪問數千名推特用戶的推文，并知道這些用戶中哪些人買了房子。為預測新用戶買房的概率。 浙江尚學堂機器學習培訓
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