機(jī)器學(xué)習(xí)方法，急求機(jī)算機(jī)學(xué)習(xí)的好方法

來源：整理時(shí)間：2023-06-04 07:25:07 編輯：好學(xué)習(xí) 手機(jī)版

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1，急求機(jī)算機(jī)學(xué)習(xí)的好方法
2，對(duì)于軌跡特征采用什么機(jī)器學(xué)習(xí)方法
3，機(jī)器學(xué)習(xí)一般常用的算法有哪些哪個(gè)平臺(tái)學(xué)習(xí)機(jī)器算法比較好
4，人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是一種怎樣的層級(jí)關(guān)系

1，急求機(jī)算機(jī)學(xué)習(xí)的好方法

報(bào)班學(xué)習(xí)或自己上機(jī)自學(xué)。計(jì)算機(jī)重在掌握操作，所以最好的方法莫過于上機(jī)自己摸索，而且相對(duì)來說掌握的要牢靠些。我高中時(shí)期就是花了兩個(gè)星期呆在計(jì)算機(jī)前自學(xué)的，后來因?yàn)闀?huì)一些計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)，比別人要進(jìn)步一些，因此上機(jī)的機(jī)會(huì)越來越多，現(xiàn)在看起來似乎還屬于同學(xué)中的高手……全靠當(dāng)年自學(xué)的底子啊

急求機(jī)算機(jī)學(xué)習(xí)的好方法

2，對(duì)于軌跡特征采用什么機(jī)器學(xué)習(xí)方法

通過深度學(xué)習(xí)來進(jìn)行特征選擇；通過對(duì)特征打分獲得相關(guān)性來訓(xùn)練最終模型，如Logistic Regression能對(duì)特征模型打分；聯(lián)合L2,1范數(shù)正則約束的選擇特征；計(jì)算皮爾遜系數(shù)和互信息系數(shù)來獲取每一個(gè)特征與響應(yīng)變量的相關(guān)性后排序選擇特征；最小角回歸（。

查看圖片由于該裝置像老鼠一樣拖著一條長(zhǎng)長(zhǎng)的連線(象老鼠的尾巴)，因此，douglas engelbart和他的同事在實(shí)驗(yàn)室里把它戲稱為“mouse”，他當(dāng)時(shí)也曾想到將來鼠標(biāo)有可能會(huì)被廣泛應(yīng)用，所以在申請(qǐng)專利時(shí)起名叫“顯示系統(tǒng)x-y位置指示器”，只是人們覺得“mouse”這個(gè)名字更加讓人感到親切，于是就有了“鼠標(biāo)”的稱呼。鼠標(biāo)被發(fā)明之后，首先于1973年被xerox公司應(yīng)用到經(jīng)過改進(jìn)的alto電腦系統(tǒng)中，但是遺憾的是，當(dāng)時(shí)這些系統(tǒng)都是

對(duì)于軌跡特征采用什么機(jī)器學(xué)習(xí)方法

3，機(jī)器學(xué)習(xí)一般常用的算法有哪些哪個(gè)平臺(tái)學(xué)習(xí)機(jī)器算法比較好

通常而言，能夠深入研究機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并按照自己項(xiàng)目需求進(jìn)行定制開發(fā)的人，編程語(yǔ)言真的是一個(gè)很次要的問題。自己去google搜索下面的關(guān)鍵詞吧，很多機(jī)器學(xué)習(xí)的算法實(shí)現(xiàn)。machine learning in Javamachine learning in C++machine learning in Pythonmachine learning in Matlabmachine learning in R

樓主肯定對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)了解不多才會(huì)提這種問題。這問題專業(yè)程度看起來和“機(jī)器學(xué)習(xí)工程師”這詞匯一樣。機(jī)器學(xué)習(xí)，基礎(chǔ)的pca模型理論，貝葉斯，boost,adaboost, 模式識(shí)別中的各種特征，諸如hog，haar,sift等深度學(xué)習(xí)里的dbn，cnn，bp，rbm等等。非專業(yè)出身，只是略懂一點(diǎn)。沒有常用的，只是針對(duì)需求有具體的設(shè)計(jì)，或者需要自己全新設(shè)計(jì)一個(gè)合適的算法，現(xiàn)在最熱門的算是cnn(convolutional neural networks)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了。優(yōu)點(diǎn):不需要訓(xùn)練獲取特征，在學(xué)習(xí)過程中自動(dòng)提取圖像中的特征，免去了常規(guī)方法中，大量訓(xùn)練樣本的時(shí)間。在樣本足夠大的情況下，能夠得到非常精確的識(shí)別結(jié)果。一般都能95%+的正確率。缺點(diǎn)：硬件要求高，cuda的并行框架算是用的很火的了。但是一般的臺(tái)式機(jī)跑一個(gè)demo花費(fèi)的時(shí)間長(zhǎng)資源占用高。不過這也是這塊算法的通病。

機(jī)器學(xué)習(xí)一般常用的算法有哪些哪個(gè)平臺(tái)學(xué)習(xí)機(jī)器算法比較好

4，人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是一種怎樣的層級(jí)關(guān)系

人工智能：從概念提出到走向繁榮1956年，幾個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)家相聚在達(dá)特茅斯會(huì)議，提出了“人工智能”的概念，夢(mèng)想著用當(dāng)時(shí)剛剛出現(xiàn)的計(jì)算機(jī)來構(gòu)造復(fù)雜的、擁有與人類智慧同樣本質(zhì)特性的機(jī)器。其后，人工智能就一直縈繞于人們的腦海之中，并在科研實(shí)驗(yàn)室中慢慢孵化。之后的幾十年，人工智能一直在兩極反轉(zhuǎn)，或被稱作人類文明耀眼未來的預(yù)言，或被當(dāng)成技術(shù)瘋子的狂想扔到垃圾堆里。直到2012年之前，這兩種聲音還在同時(shí)存在。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運(yùn)算力的提升和機(jī)器學(xué)習(xí)新算法（深度學(xué)習(xí)）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。據(jù)領(lǐng)英近日發(fā)布的《全球AI領(lǐng)域人才報(bào)告》顯示，截至2017年一季度，基于領(lǐng)英平臺(tái)的全球AI（人工智能）領(lǐng)域技術(shù)人才數(shù)量超過190萬，僅國(guó)內(nèi)人工智能人才缺口達(dá)到500多萬。人工智能的研究領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)大，圖二展示了人工智能研究的各個(gè)分支，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計(jì)算、模糊邏輯、計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)等。但目前的科研工作都集中在弱人工智能這部分，并很有希望在近期取得重大突破，電影里的人工智能多半都是在描繪強(qiáng)人工智能，而這部分在目前的現(xiàn)實(shí)世界里難以真正實(shí)現(xiàn)（通常將人工智能分為弱人工智能和強(qiáng)人工智能，前者讓機(jī)器具備觀察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，而強(qiáng)人工智能讓機(jī)器獲得自適應(yīng)能力，解決一些之前沒有遇到過的問題）。弱人工智能有希望取得突破，是如何實(shí)現(xiàn)的，“智能”又從何而來呢？這主要?dú)w功于一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法——機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)：一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法機(jī)器學(xué)習(xí)最基本的做法，是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)真實(shí)世界中的事件做出決策和預(yù)測(cè)。與傳統(tǒng)的為解決特定任務(wù)、硬編碼的軟件程序不同，機(jī)器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，當(dāng)我們?yōu)g覽網(wǎng)上商城時(shí)，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)商品推薦的信息。這是商城根據(jù)你往期的購(gòu)物記錄和冗長(zhǎng)的收藏清單，識(shí)別出這其中哪些是你真正感興趣，并且愿意購(gòu)買的產(chǎn)品。這樣的決策模型，可以幫助商城為客戶提供建議并鼓勵(lì)產(chǎn)品消費(fèi)。機(jī)器學(xué)習(xí)直接來源于早期的人工智能領(lǐng)域，傳統(tǒng)的算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類、支持向量機(jī)、EM、Adaboost等等。從學(xué)習(xí)方法上來分，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)（如分類問題）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（如聚類問題）、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在指紋識(shí)別、基于Haar的人臉檢測(cè)、基于HoG特征的物體檢測(cè)等領(lǐng)域的應(yīng)用基本達(dá)到了商業(yè)化的要求或者特定場(chǎng)景的商業(yè)化水平，但每前進(jìn)一步都異常艱難，直到深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)：一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨(dú)立的學(xué)習(xí)方法，其本身也會(huì)用到有監(jiān)督和無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨(dú)看作一種學(xué)習(xí)的方法。最初的深度學(xué)習(xí)是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決特征表達(dá)的一種學(xué)習(xí)過程。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身并不是一個(gè)全新的概念，可大致理解為包含多個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為了提高深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果，人們對(duì)神經(jīng)元的連接方法和激活函數(shù)等方面做出相應(yīng)的調(diào)整。其實(shí)有不少想法早年間也曾有過，但由于當(dāng)時(shí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足、計(jì)算能力落后，因此最終的效果不盡如人意。深度學(xué)習(xí)摧枯拉朽般地實(shí)現(xiàn)了各種任務(wù)，使得似乎所有的機(jī)器輔助功能都變?yōu)榭赡堋o人駕駛汽車，預(yù)防性醫(yī)療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實(shí)現(xiàn)。三者的區(qū)別和聯(lián)系機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。我們就用最簡(jiǎn)單的方法——同心圓，可視化地展現(xiàn)出它們?nèi)叩年P(guān)系。目前，業(yè)界有一種錯(cuò)誤的較為普遍的意識(shí)，即“深度學(xué)習(xí)最終可能會(huì)淘汰掉其他所有機(jī)器學(xué)習(xí)算法”。這種意識(shí)的產(chǎn)生主要是因?yàn)椋?dāng)下深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的應(yīng)用遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，并且媒體對(duì)深度學(xué)習(xí)進(jìn)行了大肆夸大的報(bào)道。深度學(xué)習(xí)，作為目前最熱的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，但并不意味著是機(jī)器學(xué)習(xí)的終點(diǎn)。起碼目前存在以下問題：1. 深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，才能展現(xiàn)出神奇的效果，但現(xiàn)實(shí)生活中往往會(huì)遇到小樣本問題，此時(shí)深度學(xué)習(xí)方法無法入手，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法就可以處理；2. 有些領(lǐng)域，采用傳統(tǒng)的簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以很好地解決了，沒必要非得用復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)方法；3. 深度學(xué)習(xí)的思想，來源于人腦的啟發(fā)，但絕不是人腦的模擬，舉個(gè)例子，給一個(gè)三四歲的小孩看一輛自行車之后，再見到哪怕外觀完全不同的自行車，小孩也十有八九能做出那是一輛自行車的判斷，也就是說，人類的學(xué)習(xí)過程往往不需要大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)方法顯然不是對(duì)人腦的模擬。