今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)?a href="/tags/機器學(xué)習(xí)" target="_blank">機器學(xué)習(xí)的有關(guān)報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對機器學(xué)習(xí)具備清晰的認(rèn)識，主要內(nèi)容如下。

一、5大機器學(xué)習(xí)算法

(一)隨機森林算法

控制數(shù)據(jù)樹生成的方式有多種，根據(jù)前人的經(jīng)驗，大多數(shù)時候更傾向選擇分裂屬性和剪枝，但這并不能解決所有問題，偶爾會遇到噪聲或分裂屬性過多的問題?；谶@種情況，總結(jié)每次的結(jié)果可以得到袋外數(shù)據(jù)的估計誤差，將它和測試樣本的估計誤差相結(jié)合可以評估組合樹學(xué)習(xí)器的擬合及預(yù)測精度。此方法的優(yōu)點有很多，可以產(chǎn)生高精度的分類器，并能夠處理大量的變數(shù)，也可以平衡分類資料集之間的誤差。

(二)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)元組成的異常復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)此大體相似，是個體單元互相連接而成，每個單元有數(shù)值量的輸入和輸出，形式可以為實數(shù)或線性組合函數(shù)。它先要以一種學(xué)習(xí)準(zhǔn)則去學(xué)習(xí)，然后才能進(jìn)行工作。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)判斷錯誤時，通過學(xué)習(xí)使其減少犯同樣錯誤的可能性。此方法有很強的泛化能力和非線性映射能力，可以對信息量少的系統(tǒng)進(jìn)行模型處理。從功能模擬角度看具有并行性，且傳遞信息速度極快。

(三)Boosting與Bagging算法

Boosting是種通用的增強基礎(chǔ)算法性能的回歸分析算法。不需構(gòu)造一個高精度的回歸分析，只需一個粗糙的基礎(chǔ)算法即可，再反復(fù)調(diào)整基礎(chǔ)算法就可以得到較好的組合回歸模型。它可以將弱學(xué)習(xí)算法提高為強學(xué)習(xí)算法，可以應(yīng)用到其它基礎(chǔ)回歸算法，如線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，來提高精度。Bagging和前一種算法大體相似但又略有差別，主要想法是給出已知的弱學(xué)習(xí)算法和訓(xùn)練集，它需要經(jīng)過多輪的計算，才可以得到預(yù)測函數(shù)列，最后采用投票方式對示例進(jìn)行判別。

(四)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法

關(guān)聯(lián)規(guī)則是用規(guī)則去描述兩個變量或多個變量之間的關(guān)系，是客觀反映數(shù)據(jù)本身性質(zhì)的方法。它是機器學(xué)習(xí)的一大類任務(wù)，可分為兩個階段，先從資料集中找到高頻項目組，再去研究它們的關(guān)聯(lián)規(guī)則。其得到的分析結(jié)果即是對變量間規(guī)律的總結(jié)。

(五)EM(期望最大化)算法

在進(jìn)行機器學(xué)習(xí)的過程中需要用到極大似然估計等參數(shù)估計方法，在有潛在變量的情況下，通常選擇EM算法，不是直接對函數(shù)對象進(jìn)行極大估計，而是添加一些數(shù)據(jù)進(jìn)行簡化計算，再進(jìn)行極大化模擬。它是對本身受限制或比較難直接處理的數(shù)據(jù)的極大似然估計算法。

二、構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型需要注意什么

1. 未使用正確標(biāo)記的數(shù)據(jù)集

任何機器學(xué)習(xí)項目的第一階段都是發(fā)展對業(yè)務(wù)需求的理解，在構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型時，您需要一項明確定義的策略。訓(xùn)練模型時，獲得正確的標(biāo)記數(shù)據(jù)是開發(fā)者面臨的另一項挑戰(zhàn)，這不僅可以幫助您獲得最佳結(jié)果，還可以使機器學(xué)習(xí)模型在最終用戶當(dāng)中顯得更可靠。

2. 使用未驗證的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

使用未驗證的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可能會導(dǎo)致機器學(xué)習(xí)模型在運行中出現(xiàn)問題，因為未驗證的數(shù)據(jù)可能存在錯誤，比如重復(fù)、數(shù)據(jù)沖突、缺少分類等。使用未驗證的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是機器學(xué)習(xí)工程師在AI開發(fā)中最常見的錯誤之一。因此，在將數(shù)據(jù)用于機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練之前，需要仔細(xì)檢查原始數(shù)據(jù)集，并消除不需要或不相關(guān)的數(shù)據(jù)，幫助AI模型以更高的準(zhǔn)確性發(fā)揮功效。

3. 使用不足的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

如果數(shù)據(jù)不足，會降低AI模型成功的概率。因此，在開始構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型前，我們需要根據(jù)AI模型或行業(yè)的類型，準(zhǔn)備充足的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，如果是深度學(xué)習(xí)，還需要更多的定性數(shù)據(jù)集和定量數(shù)據(jù)集，以確保模型可以高精度運行。

4. 使用已經(jīng)在使用的數(shù)據(jù)來測試模型

機器學(xué)習(xí)模型是通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和概括而構(gòu)建的，然后將獲取的知識應(yīng)用于從未見過的新數(shù)據(jù)中進(jìn)行預(yù)測并實現(xiàn)其目的。因此，我們應(yīng)避免重復(fù)使用已經(jīng)用于測試模型的數(shù)據(jù)，在測試AI模型的功能時，使用之前沒有用于機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的新數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試非常重要。

5. 單獨依靠AI模型學(xué)習(xí)

在訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型時，如果一直重復(fù)，我們將不會了解到真實世界數(shù)據(jù)和培訓(xùn)數(shù)據(jù)以及測試數(shù)據(jù)和培訓(xùn)數(shù)據(jù)之間是否存在任何差異，以及組織將采取何種方法來驗證和評估模型的性能，這一點很重要。所以，開發(fā)者需要確保AI模型以正確的策略進(jìn)行學(xué)習(xí)。為確保這一點，您必須定期檢查AI訓(xùn)練過程及其結(jié)果，以獲得最佳結(jié)果。

6. 確保您的AI模型無偏見

在訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型時使用的數(shù)據(jù)，可能會讓模型因年齡、性別、取向和收入水平等各種因素而有偏見，這些因素會以某種方式影響結(jié)果。因此，您需要通過使用統(tǒng)計分析找出每個個人因素在如何影響所處理的數(shù)據(jù)和AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)，盡量減少這種現(xiàn)象。

以上便是小編此次想要和大家共同分享的有關(guān)機器學(xué)習(xí)的內(nèi)容，如果你對本文內(nèi)容感到滿意，不妨持續(xù)關(guān)注我們網(wǎng)站喲。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!