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  • 机器学习倚门回首嗅青梅

           初学者学习机,你是什么容易的机器学习,我不太明白什么是机器学习。结合机器学习中国人和我个人的理解的概念,我个人感觉。机器学习是指利用计算机发现规则适用于从数据一大推,和处理规则的应用。器学习的重点是怎样发现规则以及怎样应用规则。

            假设你常常阅读英文的机器学习资料,你会发现有这么一句话"A computer program is said to learn experieces E with respect to some class of  tasks T and performance  measure P,if its performance at tasks in T,and measured by P,improves with experience E. "是老外对于机器学习的解释。不论什么高深的事务的本质事实上就是简单规则的应用。

            那么了解了机器学习的概念后,怎样更加深入的了解她呢?

            主流社会将她分为三种类型:

            第一种,监督学习类型。即给你的一大堆数据都是人为确定了类型的,对于学习效果是能够做出评价的,常见的类型就是回归分析和统计分类;

            另外一种。无监督学习类型,可想而知,就是有别于监督学习的,未对数据标记类型信息。常见的类型就是聚类;

            第三中。半监督学习类型,那就是监督与无监督学习的灵活运用了。介于两者之间的一种类型。

           眼下。已经成熟的机器学习算法主要有一下几种:

            一、构造条件概率:回归分析和统计分类

                   1、人工神经网络

                   2、决策树

                   3、高斯过程回归

                   4、线性判别分析

                   5、近期邻居法

                   6、感知器

                   7、径向基函数核

                   8、支持向量机

          二、通过再生模型构造概率密度函数

                   1、最大期望算法

                   2、Graphical model:包含贝叶斯网和马尔科夫随机场

                   3、Generative Topographic Mapping

         三、近似判断技术

                  1、马尔科夫链蒙特卡罗方法

                  2、变分法

         当你了解完上述的全部算法的提出背景之后,你就掀起了她脸上的轻纱,见其惊世面容了。哭哭


    
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