，每個模型都是基于上一次模型的錯誤率來建立的，過分關(guān)注分錯的樣本，而對正確分類的樣本減少關(guān)注度，逐次迭代之后，可以得到一個相對較好的模型。是一種典型的boosting算法。下面是總結(jié)下它的優(yōu)缺點。優(yōu)點adaboost是一種有很高精度的分類器?？梢允褂酶鞣N方法構(gòu)建子分類器，Adaboost算法提供的是框架。當使用簡單分類器時，計算出的結(jié)果是可以理解的，并且弱分類器的構(gòu)造極其簡單。簡單，不用做特征篩選。不容易發(fā)生overfitting。關(guān)于隨機森林和GBDT等組合算法，參考這篇文章：機器學習-組合算法總結(jié)缺點：對outlier比較敏感，為避免過擬合提供了很好的理論保證，而且就算數(shù)據(jù)在原特征空間線性不可分，只要給個合適的核函數(shù)，它就能運行得很好。在動輒超高維的文本分類問題中特別受歡迎?？上?nèi)存消耗大，難以解釋，運行和調(diào)參也有些煩人，而隨機森林卻剛好避開了這些缺點，比較實用。優(yōu)點可以解決高維問題，即大型特征空間；能夠處理非線性特征的相互作用；無需依賴整個數(shù)據(jù)；可以提高泛化能力；缺點當觀測樣本很多時，效率并不是很高；對非線性問題沒有通用解決方案，有時候很難找到一個合適的核函數(shù)；對缺失數(shù)據(jù)敏感；對于核的選擇也是有技巧的。 深度智谷深度人工智能學院模型評估指標。黑龍江機器學習培訓費用

    (3)SVM法SVM法即支持向量機(SupportVectorMachine)法，由Vapnik等人于1995年提出，具有相對優(yōu)良的性能指標。該方法是建立在統(tǒng)計學習理論基礎(chǔ)上的機器學習方法。通過學習算法，SVM可以自動尋找出那些對分類有較好區(qū)分能力的支持向量，由此構(gòu)造出的分類器可以比較大化類與類的間隔，因而有較好的適應(yīng)能力和較高的分準率。該方法只需要由各類域的邊界樣本的類別來決定***的分類結(jié)果。支持向量機算法的目的在于尋找一個超平面H(d),該超平面可以將訓練集中的數(shù)據(jù)分開，且與類域邊界的沿垂直于該超平面方向的距離比較大，故SVM法亦被稱為比較大邊緣(maximummargin)算法。待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量，移去或者減少這些樣本對分類結(jié)果沒有影響，SVM法對小樣本情況下的自動分類有著較好的分類結(jié)果。 黑龍江機器學習培訓費用深度智谷深度人工智能學院KNN算法。

    技巧和竅門以下是您在使用此過程時可能會考慮的一些實用技巧和竅門。從一個簡單的過程開始（像上面）和一個簡單的工具（像Weka），然后提升難度，在這個過程中，你的自信心會得到提高。從**簡單和**常用的數(shù)據(jù)集（鳶尾花和皮馬糖尿?。╅_始。每次應(yīng)用一個流程時，都要尋找改進方法和使用方法。如果你發(fā)現(xiàn)新的方法，找出把它們整合到你的收藏中。學習算法，再多不多，以幫助您獲得更好的結(jié)果與您的過程。從**身上學習，看看哪些東西可以應(yīng)用到自己的項目上。像研究預(yù)測建模問題一樣研究你的工具，并充分利用它。解決越來越難的問題，因為在解決問題的過程中，你會從中學到很多東西。在論壇和**網(wǎng)站上參與社區(qū)，提出問題和回答問題。概要在這篇文章中，您看到了簡單的5個步驟，您可以使用它學習“機器學習”并取得學習進展。雖然看上去很簡單，但這種方法卻需要付出艱辛的努力，**終將受益無窮。我的許多學生都是通過這個步驟來學習的，而且還是機器學習的工程師和數(shù)據(jù)科學家。

    fp-growth：求頻繁**的算法，只用遍歷數(shù)據(jù)集兩次，就可建立fp樹遍歷**，求**小項集的出現(xiàn)次數(shù)給所有樣本內(nèi)部排序，并且過濾掉出現(xiàn)次數(shù)小于閾值的項集用排序好的數(shù)據(jù)建立fp樹，樹是字典樹，節(jié)點是頻繁**的路徑，值是路徑出現(xiàn)次數(shù)fp樹建好后，使用header鏈表，自底向上獲得頻繁項mahout的分布式fp：***次遍歷樣本一樣，求**小項集的出現(xiàn)次數(shù)根據(jù)排序的**小項集，分割項集，如a,b,c,d,e,f,g,分割數(shù)據(jù)a,b,c,d,e,f,g;c,d,e,f,g;efg;這樣頻繁**不會應(yīng)為分片而丟失（可以理解為fp樹從頂向下分割數(shù)據(jù)）基于項目的推薦算法：計算人-物計算物-物獲得物和物的相似矩陣在用相似矩陣*人-物，就是人和其他物品的關(guān)聯(lián)度。 深度智谷深度人工智能學院機器學習算法。

    強化學習：在這種學習模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)**是作為一個檢查模型對錯的方式，在強化學習下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調(diào)整。常見的應(yīng)用場景包括動態(tài)系統(tǒng)以及機器人控制等。常見算法包括Q-Learning以及時間差學習（Temporaldifferencelearning）在企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的場景下，人們**常用的可能就是監(jiān)督式學習和非監(jiān)督式學習的模型。在圖像識別等領(lǐng)域，由于存在大量的非標識的數(shù)據(jù)和少量的可標識數(shù)據(jù)，目前半監(jiān)督式學習是一個很熱的話題。而強化學習更多的應(yīng)用在機器人控制及其他需要進行系統(tǒng)控制的領(lǐng)域。算法類似性根據(jù)算法的功能和形式的類似性，我們可以把算法分類，比如說基于樹的算法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法等等。當然，機器學習的范圍非常龐大，有些算法很難明確歸類到某一類。而對于有些分類來說，同一分類的算法可以針對不同類型的問題。這里，我們盡量把常用的算法按照**容易理解的方式進行分類。回歸算法回歸算法是試圖采用對誤差的衡量來探索變量之間的關(guān)系的一類算法?；貧w算法是統(tǒng)計機器學習的利器。在機器學習領(lǐng)域，人們說起回歸，有時候是指一類問題，有時候是指一類算法，這一點常常會使初學者有所困惑。 深度智谷深度人工智能學院黑龍江機器學習培訓費用

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    (5)Bayes法Bayes法是一種在已知先驗概率與類條件概率的情況下的模式分類方法，待分樣本的分類結(jié)果取決于各類域中樣本的全體。設(shè)訓練樣本集分為M類，記為C=｛c1，…，ci，…cM}，每類的先驗概率為P(ci)，i=1，2，…，M。當樣本集非常大時，可以認為P(ci)=ci類樣本數(shù)/總樣本數(shù)。對于一個待分樣本X，其歸于cj類的類條件概率是P(X/ci)，則根據(jù)Bayes定理，可得到cj類的后驗概率P(ci/X)：P(ci/x)=P(x/ci)·P(ci)/P(x)(1)若P(ci/X)=MaxjP(cj/X)，i=1，2，…，M，j=1，2，…，M，則有x∈ci(2)式(2)是比較大后驗概率判決準則，將式(1)代入式(2)，則有：若P(x/ci)P(ci)=Maxj〔P(x/cj)P(cj)〕，i=1，2，…，M，j=1，2，…，M，則x∈ci這就是常用到的Bayes分類判決準則。經(jīng)過長期的研究，Bayes分類方法在理論上論證得比較充分，在應(yīng)用上也是非常***的。Bayes方法的薄弱環(huán)節(jié)在于實際情況下，類別總體的概率分布和各類樣本的概率分布函數(shù)(或密度函數(shù))常常是不知道的。為了獲得它們，就要求樣本足夠大。另外，Bayes法要求表達文本的主題詞相互**，這樣的條件在實際文本中一般很難滿足，因此該方法往往在效果上難以達到理論上的比較大值。 黑龍江機器學習培訓費用

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