在統(tǒng)計學(xué)習(xí)框架下，大家刻畫模型復(fù)雜度的時候，有這么個觀點，認(rèn)為Error=Bias+Variance。這里的Error大概可以理解為模型的預(yù)測錯誤率，是有兩部分組成的，一部分是由于模型太簡單而帶來的估計不準(zhǔn)確的部分（Bias），另一部分是由于模型太復(fù)雜而帶來的更大的變化空間和不確定性（Variance）。所以，這樣就容易分析樸素貝葉斯了。它簡單的假設(shè)了各個數(shù)據(jù)之間是無關(guān)的，是一個被嚴(yán)重簡化了的模型。所以，對于這樣一個簡單模型，大部分場合都會Bias部分大于Variance部分，也就是說高偏差而低方差。在實際中，為了讓Error盡量小，我們在選擇模型的時候需要平衡Bias和Variance所占的比例，也就是平衡over-fitting和under-fitting。偏差和方差與模型復(fù)雜度的關(guān)系使用下圖更加明了：當(dāng)模型復(fù)雜度上升的時候，偏差會逐漸變小，而方差會逐漸變大。 深度智谷深度人工智能學(xué)院圖像邊界檢測。北京機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

    強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)更接近生物學(xué)習(xí)的本質(zhì)，因此有望獲得更高的智能。它關(guān)注的是智能體如何在環(huán)境中采取一系列行為，從而獲得比較大的累積回報。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，一個智能體應(yīng)該知道在什么狀態(tài)下應(yīng)該采取什么行為。**典型的場景就是打游戲。2019年1月25日，AlphaStar（Google研發(fā)的人工智能程序，采用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方式）完虐星際爭霸的職業(yè)選手職業(yè)選手“TLO”和“MANA”。新聞鏈接了解更多關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)實操的7個步驟通過上面的內(nèi)容，我們對機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)有一些模糊的概念了，這個時候肯定會特別好奇：到底怎么使用機(jī)器學(xué)習(xí)？機(jī)器學(xué)習(xí)在實際操作層面一共分為7步：收集數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備選擇一個模型訓(xùn)練評估參數(shù)調(diào)整預(yù)測（開始使用）。 貴州青少年機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)深度智谷深度人工智能學(xué)院分水嶺算法。

    5.集成方法假設(shè)你對市面上的自行車都不滿意，打算自己制作一輛，也許會從尋找各個比較好的零件開始，然后**終會組裝出一輛比較好的自行車。集成方法也是利用這一原理，將幾個預(yù)測模型（監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)方法）組合起來從而得到比單個模型能提供的更高質(zhì)量的預(yù)測結(jié)果。隨機(jī)森林算法就是一種**方法，結(jié)合了許多用不同數(shù)據(jù)集樣本訓(xùn)練的決策樹。因此，隨機(jī)森林的預(yù)測質(zhì)量會高于單個決策樹的預(yù)測質(zhì)量。集成方法可理解為一種減小單個機(jī)器學(xué)習(xí)模型的方差和偏差的方法。任何給定的模型在某些條件下可能是準(zhǔn)確的，但在其他條件下有可能不準(zhǔn)確，因此這種方法十分重要。如果換用另一個模型，相對精度可能會更低。而組合這兩個模型，就可以平衡預(yù)測的質(zhì)量。絕大多數(shù)Kaggle競賽的獲勝者都會使用集成方法。**為流行的集成算法有隨機(jī)森林、XGBoost和LightGBM。

    9.自然語言處理世界上很大一部分?jǐn)?shù)據(jù)和知識都以人類語言的形式存在著。你能想象在幾秒內(nèi)閱讀、理解成千上萬的書、文章和博客嗎？顯然，計算機(jī)還不能完全理解人類語言，但經(jīng)訓(xùn)練可以完成某些任務(wù)。比如可以訓(xùn)練手機(jī)自動回復(fù)短信或糾正拼寫錯的單詞，甚至可以教一臺機(jī)器與人進(jìn)行簡單交談。自然語言處理（NLP）本身不是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，而是一種用于為機(jī)器學(xué)習(xí)準(zhǔn)備文本的技術(shù)，其應(yīng)用十分***。想像一下：有大量各種格式的文本文檔（詞語、在線博客…等），充滿了拼寫錯誤、缺少字符和字詞多余的問題。目前，由斯坦福大學(xué)的研究人員創(chuàng)建的NLTK（自然語言工具包）是使用**為***的一種文本處理包。將文本映射到數(shù)字表示，**簡單的方法是計算每個文本文檔中各個單詞的頻率。在一個整數(shù)矩陣中，每行**一個文本文檔，每列**一個單詞。這種單詞頻率矩陣通常稱為術(shù)語頻率矩陣（TFM）。在這個基礎(chǔ)上，可以用矩陣上的每個條目除以每個詞在整個文檔集中重要程度的權(quán)重，從而得到文本文檔的另一種流行矩陣表示。這種方法稱為術(shù)語頻率反向文檔頻率（TFIDF），通常更適用于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。 深度智谷深度人工智能學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

    通常學(xué)習(xí)一個好的函數(shù)，分為以下三步：1、選擇一個合適的模型，這通常需要依據(jù)實際問題而定，針對不同的問題和任務(wù)需要選取恰當(dāng)?shù)哪Ｐ?，模型就是一組函數(shù)的**。2、判斷一個函數(shù)的好壞，這需要確定一個衡量標(biāo)準(zhǔn)，也就是我們通常說的損失函數(shù)（LossFunction），損失函數(shù)的確定也需要依據(jù)具體問題而定，如回歸問題一般采用歐式距離，分類問題一般采用交叉熵代價函數(shù)。3、找出“比較好”的函數(shù)，如何從眾多函數(shù)中**快的找出“比較好”的那一個，這一步是比較大的難點，做到又快又準(zhǔn)往往不是一件容易的事情。常用的方法有梯度下降算法，**小二乘法等和其他一些技巧（tricks）。學(xué)習(xí)得到“比較好”的函數(shù)后，需要在新樣本上進(jìn)行測試，只有在新樣本上表現(xiàn)很好，才算是一個“好”的函數(shù)。 深度智谷深度人工智能學(xué)院EM算法。廣西機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)班哪個好

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    第一步：心態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)不僅*是為了成為該領(lǐng)域的專業(yè)人員、為了成才或是學(xué)位。你必須相信你可以學(xué)習(xí)這些知識，并將其用于解決實際問題。你不需要編寫代碼。你不需要知道或擅長數(shù)學(xué)。你不需要更高的學(xué)位。你不需要大數(shù)據(jù)。你不需要使用超級計算機(jī)。你不需要很多時間。有些人總有理借口，始終不開始學(xué)習(xí)。真的，只有一件事可以阻止你入門，并善于機(jī)器學(xué)習(xí)——就是你自己！也許你找不到動機(jī)。也許你認(rèn)為你必須一切從頭開始。也許你一直在挑選前沿的問題而不是初學(xué)者的問題。也許你沒有一個系統(tǒng)的過程來實現(xiàn)結(jié)果。也許你沒有使用好的工具和庫。***阻止你入門的限制性信念。這篇文章可能有幫助：什么阻止你從機(jī)器學(xué)習(xí)目標(biāo)？有很多速度顛簸，你可以打。識別他們，解決他們，并繼續(xù)前進(jìn)。為什么要學(xué)習(xí)機(jī)器一旦你知道你可以做機(jī)器學(xué)習(xí)，理解為什么。也許你有興趣學(xué)習(xí)更多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的知識。也許你有興趣創(chuàng)造預(yù)言。也許你有興趣解決復(fù)雜的問題。也許你有興趣創(chuàng)造更聰明的軟件。也許你甚至有興趣成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家。仔細(xì)想想這個話題，試著找出你的“為什么”。這篇文章可能會讓你有更深入的認(rèn)識：為什么要進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)？一旦知道了“為什么”，就如同給自己打了一劑強(qiáng)心劑。 北京機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

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