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首頁(yè)精彩閱讀機(jī)器學(xué)習(xí)中各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)（三）
機(jī)器學(xué)習(xí)中各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)（三）
2019-03-13
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其實(shí)在我們的生活中有很多技術(shù)都是利用到了機(jī)器學(xué)習(xí)，比如說(shuō)推薦系統(tǒng)、智能圖片美化和聊天機(jī)器人等，這些技術(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)處理算法的幫助下已經(jīng)被大家廣泛使用。在這篇文章中我們給大家介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)以及支持向量機(jī)和降維算法的相關(guān)知識(shí)，希望這篇文章能夠更好地幫助大家理解機(jī)器學(xué)習(xí)。


首先我們說(shuō)一下深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最新分支，它受益于當(dāng)代硬件的快速發(fā)展。眾多研究者目前的方向主要集中于構(gòu)建更大、更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前有許多方法正在聚焦半監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題，其中用于訓(xùn)練的大數(shù)據(jù)集只包含很少的標(biāo)記。深度學(xué)習(xí)的例子有很多，比如說(shuō)深玻耳茲曼機(jī)（Deep Boltzmann Machine，DBM）、Deep Belief Networks（DBN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、Stacked Auto-Encoders。而深度學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)是一樣的，就是，在語(yǔ)音、語(yǔ)義、視覺(jué)、各類游戲（如圍棋）的任務(wù)中表現(xiàn)極好，算法可以快速調(diào)整，并且能夠適應(yīng)新的問(wèn)題。缺點(diǎn)就是需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練、訓(xùn)練要求很高的硬件配置、模型處于「黑箱狀態(tài)」，難以理解內(nèi)部機(jī)制、元參數(shù)（Metaparameter）與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥x擇困難。


下面我們給大家介紹一下支持向量機(jī)，當(dāng)給定一組訓(xùn)練事例，其中每個(gè)事例都屬于兩個(gè)類別中的一個(gè)，支持向量機(jī)（SVM）訓(xùn)練算法可以在被輸入新的事例后將其分類到兩個(gè)類別中的一個(gè)，使自身成為非概率二進(jìn)制線性分類器。而支持向量機(jī)模型將訓(xùn)練事例表示為空間中的點(diǎn)，它們被映射到一幅圖中，由一條明確的、盡可能寬的間隔分開(kāi)以區(qū)分兩個(gè)類別。隨后，新的示例會(huì)被映射到同一空間中，并基于它們落在間隔的哪一側(cè)來(lái)預(yù)測(cè)它屬于的類別。支持向量機(jī)的優(yōu)點(diǎn)就是在非線性可分問(wèn)題上表現(xiàn)優(yōu)秀。缺點(diǎn)就是非常難以訓(xùn)練，并且很難解釋。


而降維算法是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)有名的算法，這種算法和集簇方法類似，降維追求并利用數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，目的在于使用較少的信息總結(jié)或描述數(shù)據(jù)。而這一算法可用于可視化高維數(shù)據(jù)或簡(jiǎn)化接下來(lái)可用于監(jiān)督學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)。許多這樣的方法可針對(duì)分類和回歸的使用進(jìn)行調(diào)整。降維算法的案例有很多，比如說(shuō)主成分分析、主成分回歸、偏最小二乘回歸、Sammon 映射、多維尺度變換、投影尋蹤、線性判別分析、混合判別分析、二次判別分析、靈活判別分析。降維算法的優(yōu)點(diǎn)就是可處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集以及無(wú)需在數(shù)據(jù)上進(jìn)行假設(shè)。缺點(diǎn)就是難以搞定非線性數(shù)據(jù)、難以理解結(jié)果的意義。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，具體包括深度學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)以及降維算法。學(xué)習(xí)這些知識(shí)是個(gè)挺枯燥的過(guò)程，但堅(jiān)持下來(lái)你就會(huì)享受到成果的喜悅。因此，一定要加油喔，功夫不負(fù)有心人。

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