什么是机器学习

什么是机器学习

机一盐电着乐众李器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息。主要的方法有归纳学习法和分析学习法。数据首先被预处理，形成特征，然后根据特征创建某种模型声比逐范多权。机器学习算法分析收集到的数据，分配权重介玉倍西浓排圆权吸便烟、阈值和其他参数达到学习非围吃目的。如果只想把数据来自分成不同的类，那么“聚类”算法就够了；如果需要预测，则需要一个“分类”算法。OpenCV库里面包含的是基于概率统计的机器学据作种习方法，贝叶斯网络、马尔科夫随机场、图模型等较新的算法还在成长过程中，所以Ope360问答nCV还没有收录。

机器学习的算法有很在沿西多很多：1、Mahalanobis

2、K-means非监督的聚类方法3、朴素贝叶斯分类器特征是高斯分布&&统计上相互独立条件比较苛刻4、决策数判别分类器，根据阈值分类数据，速度快。ID3，C4.5

5、Boosting多个判别子分类器的组合6、随机森林由多个决策树组成7、人脸检测/Haar分类器使用Boosting算法8、期望最大化EM用于聚类的非监督生成算法

9红那学响干厂围常衣、K-近邻最简单的分类器10、神经网络（多层感知器）训练分类器很慢，但是识别很快11、支持向量机SVM可以分类，也可以回归。通过分类超平面实现在高维空间里的最优分类

12、遗传算法借鉴生物遗传机制，随机化非线性计算算法总之呢，个人觉得，机器学习、数据虽甚挖掘、模式识别、专家系统等方向和领域目前还是一种比较混乱的局面。学术界和商业界可能是不同的，关于算法的理论研究和使用这些方法生成商品是分别关注的。按照不同的领域、不同的方法可以划分出众多的分支。但是有一点是肯定的，这些在上世纪80年代提出来的公式和概形证明，如今正在变成一行行的代码，在一些猫（tomcat）、IIS等服务器的支持下，爬上了网络，到处寻觅对主人有用的信息，然后运送到网络中，最终生成产品，或者半产品。看看你电脑上的那根网线，它那么小，但是很难想象它从你的电脑上拿走了什么，又给你送来了什么。有些远了，继续说数据这些事。目前我接触过的算法有：（太多了，一时间真不好说出来待者制买）神经网络（感知器、BP、RBF等很多的算法），遗传算法，支持向量机，层次分析法，各种回归，灰色系统（国产的方法，用于不确定知识的预测）序身，粗糙集，贝叶斯网络，时间序列分析（也有很多）。学习和研究纸面的算法公式只是第一步，不可用触以忽略的基础，如何使用这些方法，在浩瀚的互联网上找到自己需要的、满足客户需要的数据和信息，从而让需要的人能够更加方便地得到叫，是今后的重头戏了。貌似很多的企业已经进军数据仓库这一块，并尝到了巨大的甜头，也有企业养着一队预备军，专注研段世局展天发，随时准备奔赴前线，占领市场。无线网络市场的竞争已经到了激烈的局面，普适计算的时代也快到了吧。它依赖于协满硬件产品的可穿戴，和软件产品的内嵌、快速响应。总而言之，越来越人性尽织天化，谁都不愿意抱着笔记本电脑蹲厕所，是吧？