機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法分類-資料下載頁
2025-04-08 23:57本頁面
【正文】 在近期贏得了很多關(guān)注， 特別是百度也開始發(fā)力深度學(xué)習(xí)后， 更是在國內(nèi)引起了很多關(guān)注。 在計(jì)算能力變得日益廉價(jià)的今天，深度學(xué)習(xí)試圖建立大得多也復(fù)雜得多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。很多深度學(xué)習(xí)的算法是半監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法，用來處理存在少量未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集。常見的深度學(xué)習(xí)算法包括：受限波爾茲曼機(jī)（Restricted Boltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Network）, 堆棧式自動(dòng)編碼器（Stacked Autoencoders）。降低維度算法像聚類算法一樣，降低維度算法試圖分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，不過降低維度算法是以非監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式試圖利用較少的信息來歸納或者解釋數(shù)據(jù)。這類算法可以用于高維數(shù)據(jù)的可視化或者用來簡化數(shù)據(jù)以便監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用。常見的算法包括：主成份分析（Principle Component Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（MultiDimensional Scaling, MDS）, 投影追蹤（Projection Pursuit）等。集成算法：集成算法用一些相對(duì)較弱的學(xué)習(xí)模型獨(dú)立地就同樣的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，然后把結(jié)果整合起來進(jìn)行整體預(yù)測(cè)。集成算法的主要難點(diǎn)在于究竟集成哪些獨(dú)立的較弱的學(xué)習(xí)模型以及如何把學(xué)習(xí)結(jié)果整合起來。這是一類非常強(qiáng)大的算法，同時(shí)也非常流行。常見的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging）， AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進(jìn)機(jī)（Gradient Boosting Machine, GBM），隨機(jī)森林（Random Forest）。
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