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機器學(xué)習(xí)中各個算法的優(yōu)缺點（二）
2019-03-13
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機器學(xué)習(xí)中有很多的算法，具體來說包括正則化算法、集成算法、決策樹算法、回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、支持向量機、降維算法、聚類算法、基于實例的算法、貝葉斯算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)算法、圖模型，我們在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)中肯定無法避免這些算法的學(xué)習(xí)。在這篇文章中我們重點給大家介紹一下回歸算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的相關(guān)知識，希望能夠幫助大家更好地理解機器學(xué)習(xí)。


回歸算法是機器學(xué)習(xí)中一個重要的算法，一般來說，回歸是用于估計兩種變量之間關(guān)系的統(tǒng)計過程。當(dāng)用于分析因變量和一個 多個自變量之間的關(guān)系時，該算法能提供很多建模和分析多個變量的技巧。具體一點說，回歸分析可以幫助我們理解當(dāng)任意一個自變量變化，另一個自變量不變時，因變量變化的典型值。最常見的是，回歸分析能在給定自變量的條件下估計出因變量的條件期望。其實回歸算法是統(tǒng)計學(xué)中的主要算法，它已被納入統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)?；貧w算法的案例有普通最小二乘回歸、線性回歸、邏輯回歸、逐步回歸、多元自適應(yīng)回歸樣條、本地散點平滑估計。而回歸算法的優(yōu)點就是直接、快速、知名度高。缺點就是要求嚴格的假設(shè)、需要處理異常值。


人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一個重要的算法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)而構(gòu)建的算法模型。它是一種模式匹配，常被用于回歸和分類問題，但擁有龐大的子域，由數(shù)百種算法和各類問題的變體組成。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的例子有很多，比如說感知器、反向傳播、Hopfield 網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點具體有兩點，第一就是在語音、語義、視覺、各類游戲（如圍棋）的任務(wù)中表現(xiàn)極好，第二就是算法可以快速調(diào)整，適應(yīng)新的問題。缺點具體體現(xiàn)在4點，第一就是需要大量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，第二就是訓(xùn)練要求很高的硬件配置，第三就是模型處于「黑箱狀態(tài)」，難以理解內(nèi)部機制。第四就是元參數(shù)（Metaparameter）與網(wǎng)絡(luò)拓撲選擇困難。


關(guān)于機器學(xué)習(xí)算法中的回歸算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的案例以及優(yōu)缺點我們就給大家介紹到這里了，我們在進行了解人工智能學(xué)習(xí)的時候一定要去了解機器學(xué)習(xí)，了解機器學(xué)習(xí)一定要了解這些算法，這些算法都是循序漸進的，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和回歸算法都是機器學(xué)習(xí)中常見的算法，我們在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)中一定不要忽視這些算法的學(xué)習(xí)。

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