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機器學(xué)習(xí)中涉及到的算法有哪些（下）
2019-03-26
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從上一篇文章中我們可以看出，機器學(xué)習(xí)涉及到的很多算法，其實這些算法都是非常實用的，也正是由于這些算法，我們的機器學(xué)習(xí)才能夠解決很多問題，那么大家還知道機器學(xué)習(xí)有哪些算法呢？下面我們就給大家介紹一下關(guān)于機器學(xué)習(xí)算法的最后一部分內(nèi)容。


首先我們給大家介紹一下Boosting 和 AdaBoost，首先，Boosting 是一種集成技術(shù)，它試圖集成一些弱分類器來創(chuàng)建一個強分類器。這通過從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中構(gòu)建一個模型，然后創(chuàng)建第二個模型來嘗試糾正第一個模型的錯誤來完成。一直添加模型直到能夠完美預(yù)測訓(xùn)練集，或添加的模型數(shù)量已經(jīng)達到最大數(shù)量。而AdaBoost 是第一個為二分類開發(fā)的真正成功的 boosting 算法。這是理解 boosting 的最佳起點?，F(xiàn)代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最顯著的是隨機梯度提升。當(dāng)然，AdaBoost 與短決策樹一起使用。在第一個決策樹創(chuàng)建之后，利用每個訓(xùn)練實例上樹的性能來衡量下一個決策樹應(yīng)該對每個訓(xùn)練實例付出多少注意力。難以預(yù)測的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被分配更多權(quán)重，而容易預(yù)測的數(shù)據(jù)分配的權(quán)重較少。依次創(chuàng)建模型，每一個模型在訓(xùn)練實例上更新權(quán)重，影響序列中下一個決策樹的學(xué)習(xí)。在所有決策樹建立之后，對新數(shù)據(jù)進行預(yù)測，并且通過每個決策樹在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的精確度評估其性能。所以說，由于在糾正算法錯誤上投入了太多注意力，所以具備已刪除異常值的干凈數(shù)據(jù)十分重要。


而學(xué)習(xí)向量量化也是其中的一個算法，可能大家不知道的是，K近鄰算法的一個缺點是我們需要遍歷整個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。學(xué)習(xí)向量量化算法（簡稱 LVQ）是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，它允許你選擇訓(xùn)練實例的數(shù)量，并精確地學(xué)習(xí)這些實例應(yīng)該是什么樣的。而學(xué)習(xí)向量量化的表示是碼本向量的集合。這些是在開始時隨機選擇的，并逐漸調(diào)整以在學(xué)習(xí)算法的多次迭代中最好地總結(jié)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。在學(xué)習(xí)之后，碼本向量可用于預(yù)測。最相似的近鄰?fù)ㄟ^計算每個碼本向量和新數(shù)據(jù)實例之間的距離找到。然后返回最佳匹配單元的類別值或作為預(yù)測。如果大家重新調(diào)整數(shù)據(jù)，使其具有相同的范圍，就可以獲得最佳結(jié)果。當(dāng)然，如果大家發(fā)現(xiàn)KNN在大家數(shù)據(jù)集上達到很好的結(jié)果，請嘗試用LVQ減少存儲整個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的內(nèi)存要求。


在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于機器學(xué)習(xí)的算法的剩余部分內(nèi)容能夠，通過對這個算法的講解相信大家能夠更好地理解機器學(xué)習(xí)。正是由于這些算法，機器學(xué)習(xí)才如此強大。

 

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