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機(jī)器學(xué)習(xí)中需要掌握的算法有哪些？
2019-05-20
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在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們需要掌握很多算法，通過這些算法我們能夠更快捷地利用機(jī)器學(xué)習(xí)解決更多的問題，讓人工智能實現(xiàn)更多的功能，從而讓人工智能變得更智能。因此，本文為大家介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)中需要掌握的算法，希望這篇文章能夠幫助大家更深入地理解機(jī)器學(xué)習(xí)。

首先我們?yōu)榇蠹医榻B的是支持向量機(jī)學(xué)習(xí)算法。其實支持向量機(jī)算法簡稱SVM，一般來說，支持向量機(jī)算法是用于分類或回歸問題的監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法。SVM從數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)，這樣SVM就可以對任何新數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。此外，它的工作原理是通過查找將數(shù)據(jù)分類到不同的類中。我們用它來將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集分成幾類。而且，有許多這樣的線性超平面，SVM試圖最大化各種類之間的距離，這被稱為邊際最大化。而支持向量機(jī)算法那分為兩類，第一就是線性SVM。在線性SVM中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)必須通過超平面分離分類器。第二就是非線性SVM，在非線性SVM中，不可能使用超平面分離訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

然后我們給大家介紹一下Apriori機(jī)器學(xué)習(xí)算法，需要告訴大家的是，這是一種無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。我們用來從給定的數(shù)據(jù)集生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則意味著如果發(fā)生項目A，則項目B也以一定概率發(fā)生，生成的大多數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則都是IF_THEN格式。Apriori機(jī)器學(xué)習(xí)算法工作的基本原理就是如果項目集頻繁出現(xiàn)，則項目集的所有子集也經(jīng)常出現(xiàn)。

接著我們給大家介紹一下決策樹機(jī)器學(xué)習(xí)算法。其實決策樹是圖形表示，它利用分支方法來舉例說明決策的所有可能結(jié)果。在決策樹中，內(nèi)部節(jié)點表示對屬性的測試。因為樹的每個分支代表測試的結(jié)果，并且葉節(jié)點表示特定的類標(biāo)簽，即在計算所有屬性后做出的決定。此外，我們必須通過從根節(jié)點到葉節(jié)點的路徑來表示分類。

而隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法也是一個重要的算法，它是首選的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。我們使用套袋方法創(chuàng)建一堆具有隨機(jī)數(shù)據(jù)子集的決策樹。我們必須在數(shù)據(jù)集的隨機(jī)樣本上多次訓(xùn)練模型，因為我們需要從隨機(jī)森林算法中獲得良好的預(yù)測性能。此外，在這種集成學(xué)習(xí)方法中，我們必須組合所有決策樹的輸出，做出最后的預(yù)測。此外，我們通過輪詢每個決策樹的結(jié)果來推導(dǎo)出最終預(yù)測。

在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，具體包括隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法、決策樹算法、apriori算法、支持向量機(jī)算法。相信大家看了這篇文章以后對機(jī)器學(xué)習(xí)有個更全面的認(rèn)識，最后祝愿大家都學(xué)有所成、學(xué)成歸來。

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