其實在我們的生活中有很多技術都是利用到了機器學習，比如說推薦系統、智能圖片美化和聊天機器人等，這些技術在機器學習和數據處理算法的幫助下已經被大家廣泛使用。在這篇文章中我們給大家介紹一下機器學習中的深度學習以及支持向量機和降維算法的相關知識，希望這篇文章能夠更好地幫助大家理解機器學習。

首先我們說一下深度學習，深度學習是人工神經網絡的最新分支，它受益于當代硬件的快速發展。眾多研究者目前的方向主要集中于構建更大、更復雜的神經網絡，目前有許多方法正在聚焦半監督學習問題，其中用于訓練的大數據集只包含很少的標記。深度學習的例子有很多，比如說深玻耳茲曼機（Deep Boltzmann Machine，DBM）、Deep Belief Networks（DBN）、卷積神經網絡（CNN）、Stacked Auto-Encoders。而深度學習的優點和缺點是一樣的，就是，在語音、語義、視覺、各類游戲（如圍棋）的任務中表現極好，算法可以快速調整，并且能夠適應新的問題。缺點就是需要大量數據進行訓練、訓練要求很高的硬件配置、模型處于「黑箱狀態」，難以理解內部機制、元參數（Metaparameter）與網絡拓撲選擇困難。

下面我們給大家介紹一下支持向量機，當給定一組訓練事例，其中每個事例都屬于兩個類別中的一個，支持向量機（SVM）訓練算法可以在被輸入新的事例后將其分類到兩個類別中的一個，使自身成為非概率二進制線性分類器。而支持向量機模型將訓練事例表示為空間中的點，它們被映射到一幅圖中，由一條明確的、盡可能寬的間隔分開以區分兩個類別。隨后，新的示例會被映射到同一空間中，并基于它們落在間隔的哪一側來預測它屬于的類別。支持向量機的優點就是在非線性可分問題上表現優秀。缺點就是非常難以訓練，并且很難解釋。

而降維算法是機器學習中一個有名的算法，這種算法和集簇方法類似，降維追求并利用數據的內在結構，目的在于使用較少的信息總結或描述數據。而這一算法可用于可視化高維數據或簡化接下來可用于監督學習中的數據。許多這樣的方法可針對分類和回歸的使用進行調整。降維算法的案例有很多，比如說主成分分析、主成分回歸、偏最小二乘回歸、Sammon 映射、多維尺度變換、投影尋蹤、線性判別分析、混合判別分析、二次判別分析、靈活判別分析。降維算法的優點就是可處理大規模數據集以及無需在數據上進行假設。缺點就是難以搞定非線性數據、難以理解結果的意義。

在這篇文章中我們給大家介紹了很多關于機器學習的算法，具體包括深度學習、支持向量機以及降維算法。學習這些知識是個挺枯燥的過程，但堅持下來你就會享受到成果的喜悅。因此，一定要加油喔，功夫不負有心人。