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1，急求機算機學習的好方法
2，對于軌跡特征采用什么機器學習方法
3，機器學習一般常用的算法有哪些哪個平臺學習機器算法比較好
4，人工智能機器學習深度學習是一種怎樣的層級關系

1，急求機算機學習的好方法

報班學習或自己上機自學。計算機重在掌握操作，所以最好的方法莫過于上機自己摸索，而且相對來說掌握的要牢靠些。我高中時期就是花了兩個星期呆在計算機前自學的，后來因為會一些計算機基礎，比別人要進步一些，因此上機的機會越來越多，現在看起來似乎還屬于同學中的高手……全靠當年自學的底子啊

急求機算機學習的好方法

2，對于軌跡特征采用什么機器學習方法

通過深度學習來進行特征選擇；通過對特征打分獲得相關性來訓練最終模型，如Logistic Regression能對特征模型打分；聯合L2,1范數正則約束的選擇特征；計算皮爾遜系數和互信息系數來獲取每一個特征與響應變量的相關性后排序選擇特征；最小角回歸（。

查看圖片由于該裝置像老鼠一樣拖著一條長長的連線(象老鼠的尾巴)，因此，douglas engelbart和他的同事在實驗室里把它戲稱為“mouse”，他當時也曾想到將來鼠標有可能會被廣泛應用，所以在申請專利時起名叫“顯示系統x-y位置指示器”，只是人們覺得“mouse”這個名字更加讓人感到親切，于是就有了“鼠標”的稱呼。鼠標被發明之后，首先于1973年被xerox公司應用到經過改進的alto電腦系統中，但是遺憾的是，當時這些系統都是

對于軌跡特征采用什么機器學習方法

3，機器學習一般常用的算法有哪些哪個平臺學習機器算法比較好

通常而言，能夠深入研究機器學習算法，并按照自己項目需求進行定制開發的人，編程語言真的是一個很次要的問題。自己去google搜索下面的關鍵詞吧，很多機器學習的算法實現。machine learning in Javamachine learning in C++machine learning in Pythonmachine learning in Matlabmachine learning in R

樓主肯定對機器學習了解不多才會提這種問題。這問題專業程度看起來和“機器學習工程師”這詞匯一樣。機器學習，基礎的pca模型理論，貝葉斯，boost,adaboost, 模式識別中的各種特征，諸如hog，haar,sift等深度學習里的dbn，cnn，bp，rbm等等。非專業出身，只是略懂一點。沒有常用的，只是針對需求有具體的設計，或者需要自己全新設計一個合適的算法，現在最熱門的算是cnn(convolutional neural networks)卷積神經網絡了。優點:不需要訓練獲取特征，在學習過程中自動提取圖像中的特征，免去了常規方法中，大量訓練樣本的時間。在樣本足夠大的情況下，能夠得到非常精確的識別結果。一般都能95%+的正確率。缺點：硬件要求高，cuda的并行框架算是用的很火的了。但是一般的臺式機跑一個demo花費的時間長資源占用高。不過這也是這塊算法的通病。

機器學習一般常用的算法有哪些哪個平臺學習機器算法比較好

4，人工智能機器學習深度學習是一種怎樣的層級關系

人工智能：從概念提出到走向繁榮1956年，幾個計算機科學家相聚在達特茅斯會議，提出了“人工智能”的概念，夢想著用當時剛剛出現的計算機來構造復雜的、擁有與人類智慧同樣本質特性的機器。其后，人工智能就一直縈繞于人們的腦海之中，并在科研實驗室中慢慢孵化。之后的幾十年，人工智能一直在兩極反轉，或被稱作人類文明耀眼未來的預言，或被當成技術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存在。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。據領英近日發布的《全球AI領域人才報告》顯示，截至2017年一季度，基于領英平臺的全球AI（人工智能）領域技術人才數量超過190萬，僅國內人工智能人才缺口達到500多萬。人工智能的研究領域也在不斷擴大，圖二展示了人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。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人工智能，而這部分在目前的現實世界里難以真正實現（通常將人工智能分為弱人工智能和強人工智能，前者讓機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，而強人工智能讓機器獲得自適應能力，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，是如何實現的，“智能”又從何而來呢？這主要歸功于一種實現人工智能的方法——機器學習。機器學習：一種實現人工智能的方法機器學習最基本的做法，是使用算法來解析數據、從中學習，然后對真實世界中的事件做出決策和預測。與傳統的為解決特定任務、硬編碼的軟件程序不同，機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。舉個簡單的例子，當我們瀏覽網上商城時，經常會出現商品推薦的信息。這是商城根據你往期的購物記錄和冗長的收藏清單，識別出這其中哪些是你真正感興趣，并且愿意購買的產品。這樣的決策模型，可以幫助商城為客戶提供建議并鼓勵產品消費。機器學習直接來源于早期的人工智能領域，傳統的算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類、支持向量機、EM、Adaboost等等。從學習方法上來分，機器學習算法可以分為監督學習（如分類問題）、無監督學習（如聚類問題）、半監督學習、集成學習、深度學習和強化學習。傳統的機器學習算法在指紋識別、基于Haar的人臉檢測、基于HoG特征的物體檢測等領域的應用基本達到了商業化的要求或者特定場景的商業化水平，但每前進一步都異常艱難，直到深度學習算法的出現。深度學習：一種實現機器學習的技術深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，其本身也會用到有監督和無監督的學習方法來訓練深度神經網絡。但由于近幾年該領域發展迅猛，一些特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。最初的深度學習是利用深度神經網絡來解決特征表達的一種學習過程。深度神經網絡本身并不是一個全新的概念，可大致理解為包含多個隱含層的神經網絡結構。為了提高深層神經網絡的訓練效果，人們對神經元的連接方法和激活函數等方面做出相應的調整。其實有不少想法早年間也曾有過，但由于當時訓練數據量不足、計算能力落后，因此最終的效果不盡如人意。深度學習摧枯拉朽般地實現了各種任務，使得似乎所有的機器輔助功能都變為可能。無人駕駛汽車，預防性醫療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實現。三者的區別和聯系機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。我們就用最簡單的方法——同心圓，可視化地展現出它們三者的關系。目前，業界有一種錯誤的較為普遍的意識，即“深度學習最終可能會淘汰掉其他所有機器學習算法”。這種意識的產生主要是因為，當下深度學習在計算機視覺、自然語言處理領域的應用遠超過傳統的機器學習方法，并且媒體對深度學習進行了大肆夸大的報道。深度學習，作為目前最熱的機器學習方法，但并不意味著是機器學習的終點。起碼目前存在以下問題：1. 深度學習模型需要大量的訓練數據，才能展現出神奇的效果，但現實生活中往往會遇到小樣本問題，此時深度學習方法無法入手，傳統的機器學習方法就可以處理；2. 有些領域，采用傳統的簡單的機器學習方法，可以很好地解決了，沒必要非得用復雜的深度學習方法；3. 深度學習的思想，來源于人腦的啟發，但絕不是人腦的模擬，舉個例子，給一個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，人類的學習過程往往不需要大規模的訓練數據，而現在的深度學習方法顯然不是對人腦的模擬。