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首頁(yè)精彩閱讀機(jī)器學(xué)習(xí)中需要掌握的算法有哪些？
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(guò)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(wèn)題，讓人工智能實(shí)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(shí)支持向量機(jī)算法簡(jiǎn)稱SVM，一般來(lái)說(shuō)，支持向量機(jī)算法是用于分類或回歸問(wèn)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(duì)任何新數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。此外，它的工作原理是通過(guò)查找將數(shù)據(jù)分類到不同的類中。我們用它來(lái)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(guò)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(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。我們用來(lái)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(xiàng)目A，則項(xiàng)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(xiàng)目集頻繁出現(xiàn)，則項(xiàng)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(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。其實(shí)決策樹(shù)是圖形表示，它利用分支方法來(lái)舉例說(shuō)明決策的所有可能結(jié)果。在決策樹(shù)中，內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示對(duì)屬性的測(cè)試。因?yàn)闃?shù)的每個(gè)分支代表測(cè)試的結(jié)果，并且葉節(jié)點(diǎn)表示特定的類標(biāo)簽，即在計(jì)算所有屬性后做出的決定。此外，我們必須通過(guò)從根節(jié)點(diǎn)到葉節(jié)點(diǎn)的路徑來(lái)表示分類。

而隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法也是一個(gè)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(shù)。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?yàn)槲覀冃枰獜?a href='/map/suijisenlin/' style='color:#000;font-size:inherit;'>隨機(jī)森林算法中獲得良好的預(yù)測(cè)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(shù)的輸出，做出最后的預(yù)測(cè)。此外，我們通過(guò)輪詢每個(gè)決策樹(shù)的結(jié)果來(lái)推導(dǎo)出最終預(yù)測(cè)。

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(shù)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(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有個(gè)更全面的認(rèn)識(shí)，最后祝愿大家都學(xué)有所成、學(xué)成歸來(lái)。

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