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機器學習中需要掌握的算法有哪些？
2019-05-20
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在學習機器學習中，我們需要掌握很多算法，通過這些算法我們能夠更快捷地利用機器學習解決更多的問題，讓人工智能實現更多的功能，從而讓人工智能變得更智能。因此，本文為大家介紹一下機器學習中需要掌握的算法，希望這篇文章能夠幫助大家更深入地理解機器學習。

首先我們為大家介紹的是支持向量機學習算法。其實支持向量機算法簡稱SVM，一般來說，支持向量機算法是用于分類或回歸問題的監督機器學習算法。SVM從數據集學習，這樣SVM就可以對任何新數據進行分類。此外，它的工作原理是通過查找將數據分類到不同的類中。我們用它來將訓練數據集分成幾類。而且，有許多這樣的線性超平面，SVM試圖最大化各種類之間的距離，這被稱為邊際最大化。而支持向量機算法那分為兩類，第一就是線性SVM。在線性SVM中，訓練數據必須通過超平面分離分類器。第二就是非線性SVM，在非線性SVM中，不可能使用超平面分離訓練數據。

然后我們給大家介紹一下Apriori機器學習算法，需要告訴大家的是，這是一種無監督的機器學習算法。我們用來從給定的數據集生成關聯規則。關聯規則意味著如果發生項目A，則項目B也以一定概率發生，生成的大多數關聯規則都是IF_THEN格式。Apriori機器學習算法工作的基本原理就是如果項目集頻繁出現，則項目集的所有子集也經常出現。

接著我們給大家介紹一下決策樹機器學習算法。其實決策樹是圖形表示，它利用分支方法來舉例說明決策的所有可能結果。在決策樹中，內部節點表示對屬性的測試。因為樹的每個分支代表測試的結果，并且葉節點表示特定的類標簽，即在計算所有屬性后做出的決定。此外，我們必須通過從根節點到葉節點的路徑來表示分類。

而隨機森林機器學習算法也是一個重要的算法，它是首選的機器學習算法。我們使用套袋方法創建一堆具有隨機數據子集的決策樹。我們必須在數據集的隨機樣本上多次訓練模型，因為我們需要從隨機森林算法中獲得良好的預測性能。此外，在這種集成學習方法中，我們必須組合所有決策樹的輸出，做出最后的預測。此外，我們通過輪詢每個決策樹的結果來推導出最終預測。

在這篇文章中我們給大家介紹了關于機器學習的算法，具體包括隨機森林機器學習算法、決策樹算法、apriori算法、支持向量機算法。相信大家看了這篇文章以后對機器學習有個更全面的認識，最后祝愿大家都學有所成、學成歸來。


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