人類一直試圖讓機器具有智能，也就是人工智能（ArtificialIntelligence）。從上世紀50年代，人工智能的發展經歷了“推理期”，通過賦予機器邏輯推理能力使機器獲得智能，當時的AI程序能夠證明一些***的數學定理，但由于機器缺乏知識，遠不能實現真正的智能。因此，70年代，人工智能的發展進入“知識期”，即將人類的知識總結出來教給機器，使機器獲得智能。在這一時期，大量的專家系統問世，在很多領域取得大量成果，但由于人類知識量巨大，故出現“知識工程瓶頸”。\quad無論是“推理期”還是“知識期”，機器都是按照人類設定的規則和總結的知識運作，永遠無法超越其創造者，其次人力成本太高。于是，一些學者就想到，如果機器能夠自我學習問題不就迎刃而解了嗎！機器學習（MachineLearning）方法應運而生，人工智能進入“機器學習時期”。“機器學習時期”也分為三個階段，80年代，連接主義較為流行，**工作有感知機（Perceptron）和神經網絡（NeuralNetwork）。90年代，統計學習方法開始占據主流舞臺，代表性方法有支持向量機（SupportVectorMachine），進入21世紀，深度神經網絡被提出，連接主義卷土從來，隨著數據量和計算能力的不斷提升，以深度學習。 深度智谷深度人工智能學院機器學習價格。上海機器學習培訓有哪些
（1）決策樹決策樹歸納是經典的分類算法。它采用自頂向下遞歸的各個擊破方式構造決策樹。樹的每一個結點上使用信息增益度量選擇測試屬性。可以從生成的決策樹中提取規則。(2)KNN法(K-NearestNeighbor)KNN法即K**近鄰法，**初由Cover和Hart于1968年提出的，是一個理論上比較成熟的方法。該方法的思路非常簡單直觀：如果一個樣本在特征空間中的k個**相似(即特征空間中**鄰近)的樣本中的大多數屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別。該方法在定類決策上只依據**鄰近的一個或者幾個樣本的類別來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，只與極少量的相鄰樣本有關。因此，采用這種方法可以較好地避免樣本的不平衡問題。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確定所屬類別的，因此對于類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來說，KNN方法較其他方法更為適合。該方法的不足之處是計算量較大，因為對每一個待分類的文本都要計算它到全體已知樣本的距離，才能求得它的K個**近鄰點。目前常用的解決方法是事先對已知樣本點進行剪輯，事先去除對分類作用不大的樣本。另外還有一種ReverseKNN法。 上海機器學習培訓有哪些深度智谷深度人工智能學院師資力量。
（6）神經網絡神經網絡分類算法的重點是構造閾值邏輯單元，一個值邏輯單元是一個對象，它可以輸入一組加權系數的量，對它們進行求和，如果這個和達到或者超過了某個閾值，輸出一個量。如有輸入值X1,X2,...,Xn和它們的權系數：W1,W2,...,Wn，求和計算出的Xi*Wi，產生了激發層a=(X1*W1)+(X2*W2)+...+(Xi*Wi)+...+(Xn*Wn)，其中Xi是各條記錄出現頻率或其他參數，Wi是實時特征評估模型中得到的權系數。神經網絡是基于經驗風險**小化原則的學習算法，有一些固有的缺陷，比如層數和神經元個數難以確定，容易陷入局部極小，還有過學習現象，這些本身的缺陷在SVM算法中可以得到很好的解決。
6.神經網絡與深度學習與線性模型的線性回歸和邏輯回歸相比，神經網絡的目標是通過向模型添加參數層來捕獲數據中的非線性模式。下圖中，簡單神經網絡有四個輸入，一個帶有五個參數的隱藏層和一個輸出層。具有一個隱藏層的神經網絡其實，神經網絡的結構十分靈活，可以構建出我們所熟知的的線性回歸和邏輯回歸。深度學習一詞來自具有多個隱藏層的神經網絡（見下圖），是對各種體系結構的一個概括。跟上深度學習發展的步伐尤為困難，部分原因在于研究和工業方面投入了大量精力來研究深度學習，使得不斷有新方法涌現出來。深度學習：具有多個隱藏層的神經網絡為達到比較好效果，深度學習技術需要大量的數據，同時也需要強大的計算能力作為支撐，因為該方法是在大型體系架構中對許多參數進行自我調整。鑒于此，就不難理解為什么深度學習從業者要用配備強大圖形處理單元（GPU）功能的計算機了。深度學習技術在視覺（圖像分類）、文本、音頻和視頻領域的應用**為成功。**常見的深度學習軟件包有Tensorflow和PyTorch。 深度智谷深度人工智能學院梯度下降法。
3.聚類聚類方法的目標是對具有相似特征的觀察值進行分組或聚類，是一種無監督機器學習方法。聚類方法不借助輸出信息進行訓練，而是讓算法定義輸出。在這一方法中，只能使用可視化來檢驗解決方案的質量。當下流行的聚類方法是K均值聚類，其中“K”表示用戶選擇創建的簇的數量。（注意，選取K值時有多種技術可供選擇，比如肘部法則。）大體上，K均值聚類法對數據點的處理步驟包括：1.隨機選擇數據中的K個中心。2.將每個數據點分配給**接近的隨機創建的中心。3.重新計算每個簇的中心。4.如果中心沒有變化（或變化很小），就結束此過程。否則，返回至第2步。（如果中心持續更改，為防止**終形成無限循環，要提前設置比較大迭代次數。）下圖將K均值聚類法應用于建筑物的數據集。圖中的每一列都表明了每棟建筑的效率。這四項測量的量涉及空調、插入式設備（微波爐，冰箱等）、家用燃氣和可燃氣體。選擇K值為2進行聚類，這樣就很容易地將其中一個聚類解釋為高效建筑群，另一個則為低效建筑群。左圖中可以看到建筑物的位置，右圖可以看到兩個輸入值：插入式設備和可燃氣體。 深度智谷深度人工智能學院插值算法。上海機器學習培訓有哪些
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不論是在科研中還是在工業領域，機器學習都是個熱門話題，新的機器學習方法也層出不窮。機器學習發展迅速又很復雜。對初學者而言，緊跟其發展無疑十分困難，即便是對專家們來說也非易事。為揭開機器學習的神秘面紗，幫助新手學習該領域的**概念，本文會介紹十種不同的機器學習方法，包括簡單描述和可視化等，并一一舉例說明。機器學習算法（模型）是個表示某一問題（常為商業問題）所包含數據信息的數學表達式。設計算法是為了分析數據從而獲取有用信息。比如，在線零售商想要預測下一季度的銷售額時，就可能會用到機器學習算法，根據之前的銷售額和其他相關數據來進行預測。同樣，風車制造商可以監管重要的設備，他們給算法提供視頻數據使其在訓練之后能夠識別設備上的裂縫。本文介紹的十種機器學習方法可以讓你對機器學習有一個整體的了解。 上海機器學習培訓有哪些
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