机器学习方法，机器学习算法

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习方法的问题，于是小编就整理了2个相关介绍机器学习方法的解答，让我们一起看看吧。

机器学习的核心方法、有趣的结论和主要应用是什么？

监督学习

1.决策树：决策树是一种决策支持工具，它使用树状图或决策模型及其可能的后果，包括机会事件结果，资源成本和效用。

从商业决策的角度来看，决策树是人们必须要问的最少数量的是/否问题，以评估大多数时间做出正确决策的可能性。作为一种方法，它使您能够以结构化和系统化的方式处理问题，以得出合乎逻辑的结论。

2.朴素贝叶斯分类：朴素贝叶斯分类器是一组简单的概率分类器，基于贝叶斯定理和特征间的强（独特）独立性假设。

P（A | B）=P（B | A）*P（A）/P（B）

一些现实世界的例子是：

• 将电子邮件标记为垃圾邮件或不是垃圾邮件
• 分类关于技术，政治或体育的新闻文章
• 检查一段表达积极情绪或负面情绪的文字吗？
• 用于人脸识别软件。

3.普通最小二乘回归：如果你知道统计，你可能以前听说过线性回归。最小二乘法是一种执行线性回归的方法。您可以将线性回归看作通过一组点拟合直线的任务。有多种可能的策略来做到这一点，“普通最小二乘”策略就是这样 - 你可以绘制一条线，然后对每个数据点测量点和线之间的垂直距离，并将它们相加; 拟合线将是这个距离总和尽可能小的那条线。

线性指的是您用来拟合数据的模型类型，而最小二乘指的是您正在最小化的错误度量类型。

4. Logistic回归：Logistic回归是一种用一个或多个解释变量建模二项式结果的强大统计方法。它通过使用逻辑函数估计概率来测量分类因变量和一个或多个自变量之间的关系，逻辑函数是累积逻辑分布。

……太多了

重庆大学机械工程在读硕士，想转去学机器学习，应该怎么规划自己的学习？

谢谢邀请！

要想从机械工程转向机器学习是可以的，但是存在一定的难度，需要一个系统的学习规划。通常情况下机械工程专业的学生往往都有一个扎实的数学基础，数学基础（包括高数、线性代数、概率论、离散数学）是学习机器学习方向的前提，但是机器学习作为人工智能领域的主要研究内容之一，还需要掌握算法设计、算法实现、计算机基础等内容，关键是如何建立机器学习的研发思路，这个往往是自学者最大的瓶颈之一。

要想入门机器学习需要遵循以下的学习路线：

第一：了解机器学习的概念。在学习机器学习之前首先要知道机器学习要解决什么问题，简单的说机器学习就是从一堆杂乱无章的数据中找到背后的规律（Machine Learning in Action），这个定义感觉和数据分析有异曲同工之处，所以在大数据领域里采用机器学习的方式进行数据分析也是一个比较常见的做法。

第二：了解机器学习的步骤。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证、算法应用，通过这个步骤可以发现，数据是机器学习的前提，算法是机器学习的核心。要想实现这个步骤需要做三件事，第一件事情是找数据，第二件事情是学习算法，第三件事情是学习编程语言。目前网络上有不少数据集是可以使用的，从学习的角度来说是可以满足要求的，当然也可以编写爬虫获取一些数据，算法的学习是重点，需要掌握一些常见的机器学习算法，包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、k-mean、kNN、Apriori等算法，最后需要掌握一门编程语言来实现这些算法，Python是一个不错的选择，看两个Python实现算法的小实验：

第三：建立机器学习的思路。机器学习的思路建立是一个漫长的过程，只有掌握了大量的基础知识之后，才能建立起解决问题的思路。把实际问题抽象成算法，然后通过算法建立起动态模型，再通过动态模型解决类似的问题是一个基本的机器学习思路。看一个算法的描述过程：

深度学习是机器学习领域一个重要的突破，需要重点关注一下。

机器学习方向的研究生通常情况下在研二的时候会进驻课题组，然后在老师的指导下进行课题研发，这个过程会让学生建立起一个比较系统的知识结构，重点就是如何建立机器学习的解决思路和实现方法。所以，在学习的过程中如果有专业人士（导师、师哥师姐）指导一下，会节省大量的学习时间。

大数据和人工智能是我的主要研究方向，目前我也在指导相关方向的研究生，如果对这些方面感兴趣的同学可以关注我。

如果有大数据、人工智能、物联网、云计算等方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

到此，以上就是小编对于机器学习方法的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习方法的2点解答对大家有用。