機器學習方法，機器學習算法

大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于機器學習方法的問題，于是小編就整理了2個相關介紹機器學習方法的解答，讓我們一起看看吧。

機器學習的核心方法、有趣的結論和主要應用是什么？

監(jiān)督學習

1.決策樹：決策樹是一種決策支持工具，它使用樹狀圖或決策模型及其可能的后果，包括機會事件結果，資源成本和效用。

從商業(yè)決策的角度來看，決策樹是人們必須要問的最少數量的是/否問題，以評估大多數時間做出正確決策的可能性。作為一種方法，它使您能夠以結構化和系統(tǒng)化的方式處理問題，以得出合乎邏輯的結論。

2.樸素貝葉斯分類：樸素貝葉斯分類器是一組簡單的概率分類器，基于貝葉斯定理和特征間的強（獨特）獨立性假設。

P（A | B）=P（B | A）*P（A）/P（B）

一些現實世界的例子是：

• 將電子郵件標記為垃圾郵件或不是垃圾郵件
• 分類關于技術，政治或體育的新聞文章
• 檢查一段表達積極情緒或負面情緒的文字嗎？
• 用于人臉識別軟件。

3.普通最小二乘回歸：如果你知道統(tǒng)計，你可能以前聽說過線性回歸。最小二乘法是一種執(zhí)行線性回歸的方法。您可以將線性回歸看作通過一組點擬合直線的任務。有多種可能的策略來做到這一點，“普通最小二乘”策略就是這樣 - 你可以繪制一條線，然后對每個數據點測量點和線之間的垂直距離，并將它們相加; 擬合線將是這個距離總和盡可能小的那條線。

線性指的是您用來擬合數據的模型類型，而最小二乘指的是您正在最小化的錯誤度量類型。

4. Logistic回歸：Logistic回歸是一種用一個或多個解釋變量建模二項式結果的強大統(tǒng)計方法。它通過使用邏輯函數估計概率來測量分類因變量和一個或多個自變量之間的關系，邏輯函數是累積邏輯分布。

……太多了

重慶大學機械工程在讀碩士，想轉去學機器學習，應該怎么規(guī)劃自己的學習？

謝謝邀請！

要想從機械工程轉向機器學習是可以的，但是存在一定的難度，需要一個系統(tǒng)的學習規(guī)劃。通常情況下機械工程專業(yè)的學生往往都有一個扎實的數學基礎，數學基礎（包括高數、線性代數、概率論、離散數學）是學習機器學習方向的前提，但是機器學習作為人工智能領域的主要研究內容之一，還需要掌握算法設計、算法實現、計算機基礎等內容，關鍵是如何建立機器學習的研發(fā)思路，這個往往是自學者最大的瓶頸之一。

要想入門機器學習需要遵循以下的學習路線：

第一：了解機器學習的概念。在學習機器學習之前首先要知道機器學習要解決什么問題，簡單的說機器學習就是從一堆雜亂無章的數據中找到背后的規(guī)律（Machine Learning in Action），這個定義感覺和數據分析有異曲同工之處，所以在大數據領域里采用機器學習的方式進行數據分析也是一個比較常見的做法。

第二：了解機器學習的步驟。機器學習的步驟包括數據收集、數據整理、算法設計、算法實現、算法驗證、算法應用，通過這個步驟可以發(fā)現，數據是機器學習的前提，算法是機器學習的核心。要想實現這個步驟需要做三件事，第一件事情是找數據，第二件事情是學習算法，第三件事情是學習編程語言。目前網絡上有不少數據集是可以使用的，從學習的角度來說是可以滿足要求的，當然也可以編寫爬蟲獲取一些數據，算法的學習是重點，需要掌握一些常見的機器學習算法，包括決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機、k-mean、kNN、Apriori等算法，最后需要掌握一門編程語言來實現這些算法，Python是一個不錯的選擇，看兩個Python實現算法的小實驗：

第三：建立機器學習的思路。機器學習的思路建立是一個漫長的過程，只有掌握了大量的基礎知識之后，才能建立起解決問題的思路。把實際問題抽象成算法，然后通過算法建立起動態(tài)模型，再通過動態(tài)模型解決類似的問題是一個基本的機器學習思路?？匆粋€算法的描述過程：

深度學習是機器學習領域一個重要的突破，需要重點關注一下。

機器學習方向的研究生通常情況下在研二的時候會進駐課題組，然后在老師的指導下進行課題研發(fā)，這個過程會讓學生建立起一個比較系統(tǒng)的知識結構，重點就是如何建立機器學習的解決思路和實現方法。所以，在學習的過程中如果有專業(yè)人士（導師、師哥師姐）指導一下，會節(jié)省大量的學習時間。

大數據和人工智能是我的主要研究方向，目前我也在指導相關方向的研究生，如果對這些方面感興趣的同學可以關注我。

如果有大數據、人工智能、物聯網、云計算等方面的問題，也可以咨詢我，謝謝！

到此，以上就是小編對于機器學習方法的問題就介紹到這了，希望介紹關于機器學習方法的2點解答對大家有用。