机器学习简介
来源:互联网 发布:php微信答题 源码 编辑:程序博客网 时间:2024/06/14 17:40
一. 机器学习的工作方式
①选择数据:将你的数据分成三组:训练数据、验证数据和测试数据
②模型数据:使用训练数据来构建使用相关特征的模型
③验证模型:使用你的验证数据接入你的模型
④测试模型:使用你的测试数据检查被验证的模型的表现
⑤使用模型:使用完全训练好的模型在新数据上做预测
⑥调优模型:使用更多数据、不同的特征或调整过的参数来提升算法的性能表现
二. 五大流派
①符号主义:使用符号、规则和逻辑来表征知识和进行逻辑推理,最喜欢的算法是:规则和决策树
②贝叶斯派:获取发生的可能性来进行概率推理,最喜欢的算法是:朴素贝叶斯或马尔可夫
③联结主义:使用概率矩阵和加权神经元来动态地识别和归纳模式,最喜欢的算法是:神经网络
④进化主义:生成变化,然后为特定目标获取其中最优的,最喜欢的算法是:遗传算法
⑤Analogizer:根据约束条件来优化函数(尽可能走到更高,但同时不要离开道路),最喜欢的算法是:支持向量机
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