機器學習、人工智能、深度學習是什么關系？1956年提出AI概念，短短3年后（1959）ArthurSamuel就提出了機器學習的概念：Fieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed.機器學習研究和構建的是一種特殊算法（而非某一個特定的算法），能夠讓計算機自己在數據中學習從而進行預測。所以，機器學習不是某種具體的算法，而是很多算法的統(tǒng)稱。機器學習包含了很多種不同的算法，深度學習就是其中之一，其他方法包括決策樹，聚類，貝葉斯等。深度學習的靈感來自大腦的結構和功能，即許多神經元的互連。人工神經網絡（ANN）是模擬大腦生物結構的算法。不管是機器學習還是深度學習，都屬于人工智能（AI）的范疇。所以人工智能、機器學習、深度學習可以用下面的圖來表示：。 深度智谷深度人工智能學院矩陣求導算法。重慶青少年機器學習培訓

    聚類方法：kmeans1.隨機選擇k個中心點2.遍歷所有訓練樣本，將樣本分給距離**近的k點3.遍歷結束后更新k點，使其為所屬樣本的中心點重復2,3步，知道k穩(wěn)定，或循環(huán)次數到達閾值二分kmeans1.讓所有樣本屬于一個集簇，求得中心點2.用中心點二分所有樣本，重新計算各自的中心點，選擇誤差比較大的集簇作為下一個二分的數據集重復2操作，知道k點到達預期數，或誤差到達閾值canopycanopy不是硬分類器，他有t1,t2,detal三個值，t1>t2隨機取一個樣本為canopy，當d<t1時，樣本在canopy中，并刪除所有d<t2的樣本，再進行循環(huán)在mahout中，canopy不是刪除樣本這樣實現(xiàn)的，mahout的mapper和reduce的操作一樣，都是添加canopy中心點，當d<t1時，屬于canopy中心點,當d>t2則新生成canopy中心點meanshift中心點漂移，有著梯度上升思想，不斷優(yōu)化中心點mahout算法中用canopy修改，當d<t1時，屬于canopy中心點，并記錄此樣本在canopy中，在reduce中增加一個操作，是跟新canopy屬性。 重慶青少年機器學習培訓深度智谷深度人工智能學院隨機森林算法。

    第2步：選擇一個過程你想在問題后得到高于平均水平的結果嗎？你需要遵循一個系統(tǒng)化的過程。一個與你水平相對應的實例。你不需要依靠記憶或直覺。它引導你完成一個項目的端到端。你知道下一步該做什么。它可以根據您的特定問題類型和工具進行量身定制。一個系統(tǒng)的過程就是過山車一方面是好的還是壞的結果，一方面是高于平均水平，另一方面是永遠改善的結果。我推薦的流程模板如下所示：第1步：定義問題（列出問題）。第2步：準備數據。第3步：檢查算法。第4步：改善結果。第5步：得出結果。下面這幅圖，總結了上方的流程：通過一個系統(tǒng)化、可重復的流程，可以得出一個一致的結果。您可以在這篇文章中了解更多關于流程的信息應用機器學習過程你并不一定要使用這個流程，但是你需要系統(tǒng)化的流程來處理預測建模問題。

    案例目標：區(qū)分紅酒和啤酒步驟1：收集數據我們在超市買來一堆不同種類的啤酒和紅酒，然后再買來測量顏色的光譜儀和用于測量酒精度的設備。這個時候，我們把買來的所有酒都標記出他的顏色和酒精度，會形成下面這張表格。顏色酒精度種類6105啤酒59913紅酒69314紅酒………這一步非常重要，因為數據的數量和質量直接決定了預測模型的好壞。步驟2：數據準備在這個例子中，我們的數據是很工整的，但是在實際情況中，我們收集到的數據會有很多問題，所以會涉及到數據清洗等工作。當數據本身沒有什么問題后，我們將數據分成3個部分：訓練集（60%）、驗證集（20%）、測試集（20%），用于后面的驗證和評估工作。數據要分為3個部分：訓練集、驗證集、測試集關于數據準備部分，還有非常多的技巧，感興趣的可以看看《AI數據集**常見的6大問題（附解決方案）》步驟3：選擇一個模型研究人員和數據科學家多年來創(chuàng)造了許多模型。有些非常適合圖像數據，有些非常適合于序列（如文本或音樂），有些用于數字數據，有些用于基于文本的數據。在我們的例子中，由于我們只有2個特征，顏色和酒精度，我們可以使用一個小的線性模型，這是一個相當簡單的模型。 深度智谷深度人工智能學院聚類算法模型。

    2.分類分類是另一種監(jiān)督機器學習方法，這一方法對某個類別值進行預測或解釋。比如可以用分類的方法來預測線上顧客是否會購買某一產品。輸出可分為是或否，即購買者或非購買者。但分類并不限于兩個選擇。例如，可通過分類來看某一圖像中是否有汽車或卡車。在這種情況下，輸出就有3個不同值，分別為1）圖像包含汽車、2）圖像包含卡車或3）圖像既不包含汽車也不包含卡車。邏輯回歸是分類算法中**簡單的一類，這聽起來很像一個回歸方法，其實不然。邏輯回歸是基于一個或多個輸入來估計某一事件發(fā)生概率的一種算法。例如，邏輯回歸可基于學生的兩次考試分數來估計該生被某一大學錄取的概率。由于估計值是概率，輸出只能是介于0和1之間的數字，其中1表示完全確定。對該生而言，如果估計概率大于，預測結果就是：他（她）能被錄取，如果估計概率小于，預測結果則為：他（她）不會被錄取。下圖顯示了先前學生的分數以及他們**終的錄取結果。用邏輯回歸可繪制出一條**決策邊界的線。 深度智谷深度人工智能學院模型訓練測試。重慶青少年機器學習培訓

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    為什么說樸素貝葉斯是高偏差低方差?以下內容引自知乎：首先，假設你知道訓練集和測試集的關系。簡單來講是我們要在訓練集上學習一個模型，然后拿到測試集去用，效果好不好要根據測試集的錯誤率來衡量。但很多時候，我們只能假設測試集和訓練集的是符合同一個數據分布的，但卻拿不到真正的測試數據。這時候怎么在只看到訓練錯誤率的情況下，去衡量測試錯誤率呢？由于訓練樣本很少（至少不足夠多），所以通過訓練集得到的模型，總不是真正正確的。（就算在訓練集上正確率100%，也不能說明它刻畫了真實的數據分布，要知道刻畫真實的數據分布才是我們的目的，而不是只刻畫訓練集的有限的數據點）。而且，實際中，訓練樣本往往還有一定的噪音誤差，所以如果太追求在訓練集上的完美而采用一個很復雜的模型，會使得模型把訓練集里面的誤差都當成了真實的數據分布特征，從而得到錯誤的數據分布估計。這樣的話，到了真正的測試集上就錯的一塌糊涂了（這種現(xiàn)象叫過擬合）。但是也不能用太簡單的模型，否則在數據分布比較復雜的時候，模型就不足以刻畫數據分布了（體現(xiàn)為連在訓練集上的錯誤率都很高，這種現(xiàn)象較欠擬合）。過擬合表明采用的模型比真實的數據分布更復雜。 重慶青少年機器學習培訓

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