機器學習設計演算法來處理數據嗎

1. 機器學習演算法和圖論演算法有什麼不同

機器學習演算法和圖論演算法有什麼不同
或者，演算法是怎麼分類的？首先想到的，處理的數據量上的不同。比如傳統的一個道路規劃問題，涉及到的對象在百數量級上是很正常的現象，而現在數據產生的速度太快了，數據太多了，對於一個網路優化問題可能涉及的對象是幾個億，比如facebook。但是這還是不能回答我最開始的問題，即便是百萬，十萬對象的網路，比如約會網站吧，在這個數量級差不多，它會涉及到推薦演算法，推薦的方法的話是用概率模型去做的，可以用機器學習的方法學習出一些結果；那麼對一個同量級的對象，會需要一個圖論演算法去做解決什麼問題嗎？個人覺得機器學習主要在於解決問題的思路不同，態度更開放，我曉得的一些圖論演算法就是針對一個對於全局有了很穩定認識的解決方法，而比如一個線上的機器學習演算法，它的預測結果直接影響新數據的產生。基本上這樣的方法是可靠的，對於任意一個全局的演算法，可以用開放的眼光看它，即用機器學習的方法適用它將它應用到新的有大量數據支持的適宜的問題中的。

這個時代的困難在於，我們不能用自己大腦在一瞬間可以理解的范圍之內全面的理解一個問題，我們把大家的大腦都連起來了，我們也需要更強大的工具理解前所未有的問題。比如，從遠古，理解若干個事件交織的復雜的問題是有困難的，我們利用文氏圖清晰地顯示多於4、5個事件之間的邏輯關聯。現在是幾十億人，不知多少事件的關聯，利用文氏圖都不夠了，但是我們總是可以找到合適的切入點提綱契領的理解總體的事物，我們的工具變成了高等數學，可靠的矩陣運算。所以，我自己傾向於將機器學習看成可靠地幫助我們理解新事物的方法，它使用的工具來自我們可靠的數學觀點。

所以，機器學習的想法最重要，可以從任何一種現有的可靠的觀點指導下，拓展我們理解世界的方式。我想把它解釋為一種群體智慧的形成機制，為什麼是群體智慧，我做為個人不需要識別一萬張臉與他們的名字對應，但是做為一個公司卻有需要在一秒鍾之內認出自己的客戶並且向他問好，提供服務。也就是說，我們生活的時代群體智慧起不可估量的作用，向四周一看你就明白你所用物品大部分不是來自認識和親近的人。其實也是觀念的成長，中國很長一段時間的小農經濟自給自足，如果你吃的竟然是別人種的糧食，穿是別人織布剪裁，這在當時會是讓你很不適應的。這個如今排斥Google的街景車來保衛自己的隱私這有啥差別呢？再到離我們更近一點的歷史，更多的是群體智慧具象化的產品的傳播，而如今呢更直接的就是群體智慧的傳播。
機器學習背後的Philosophy應該是這樣一種開放的面向未來的態度，我自己挺認同，也希望能把群體智慧開掘出來，產生前所未有商業價值。

2. 機器學習深度學習講的都是一些演算法嗎

是的，
主要就是演算法
因為這個方向數據處理已經是完成了
演算法難度很高，需要很扎實的數學基礎，否則你就無法弄懂它為什麼有效

3. 如何理解機器學習演算法在大數據裡面的應用

現在深度學習在機器學習領域是一個很熱的概念，不過經過各種媒體的轉載播報，這個概念也逐漸變得有些神話的感覺：例如，人們可能認為，深度學習是一種能夠模擬出人腦的神經結構的機器學習方式，從而能夠讓計算機具有人一樣的智慧；而這樣一種技術在將來無疑是前景無限的。那麼深度學習本質上又是一種什麼樣的技術呢？
深度學習是什麼
深度學習是機器學習領域中對模式（聲音、圖像等等）進行建模的一種方法，它也是一種基於統計的概率模型。在對各種模式進行建模之後，便可以對各種模式進行識別了，例如待建模的模式是聲音的話，那麼這種識別便可以理解為語音識別。而類比來理解，如果說將機器學習演算法類比為排序演算法，那麼深度學習演算法便是眾多排序演算法當中的一種（例如冒泡排序），這種演算法在某些應用場景中，會具有一定的優勢。
深度學習的「深度」體現在哪裡
論及深度學習中的「深度」一詞，人們從感性上可能會認為，深度學習相對於傳統的機器學習演算法，能夠做更多的事情，是一種更為「高深」的演算法。而事實可能並非我們想像的那樣，因為從演算法輸入輸出的角度考慮，深度學習演算法與傳統的有監督機器學習演算法的輸入輸出都是類似的，無論是最簡單的Logistic Regression，還是到後來的SVM、boosting等演算法，它們能夠做的事情都是類似的。正如無論使用什麼樣的排序演算法，它們的輸入和預期的輸出都是類似的，區別在於各種演算法在不同環境下的性能不同。
那麼深度學習的「深度」本質上又指的是什麼呢？深度學習的學名又叫深層神經網路（Deep Neural Networks ），是從很久以前的人工神經網路（Artificial Neural Networks）模型發展而來。這種模型一般採用計算機科學中的圖模型來直觀的表達，而深度學習的「深度」便指的是圖模型的層數以及每一層的節點數量，相對於之前的神經網路而言，有了很大程度的提升。
深度學習也有許多種不同的實現形式，根據解決問題、應用領域甚至論文作者取名創意的不同，它也有不同的名字：例如卷積神經網路（Convolutional Neural

4. 機器學習演算法

機器學習演算法如下：

機器學習(MachineLearning,ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

它是人工智慧的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

揭開神秘的機器學習演算法：

我們越來越多地看到機器學習演算法在實用和可實現的目標上的價值，例如針對數據尋找可用的模式然後進行預測的機器學習演算法。通常，這些機器學習演算法預測模型用於操作流程以優化決策過程，但同時它們也可以提供關鍵的洞察力和信息來報告戰略決策。

機器學習演算法的基本前提是演算法訓練，提供特定的輸入數據時預測某一概率區間內的輸出值。請記住機器學習演算法的技巧是歸納而非推斷——與概率相關，並非最終結論。構建這些機器學習演算法的過程被稱之為機器學習演算法預測建模。

一旦掌握了這一機器學習演算法模型，有時就可以直接對原始數據機器學習演算法進行分析，並在新數據中應用該機器學習演算法模型以預測某些重要的信息。模型的輸出可以是機器學習演算法分類、機器學習演算法可能的結果、機器學習演算法隱藏的關系、機器學習演算法屬性或者機器學習演算法估計值。

機器學習演算法技術通常預測的是絕對值，比如標簽、顏色、身份或者質量。比如，某個機器學習演算法主題是否屬於我們試圖保留的用戶？用戶會付費購買嗎？用戶會積極響應邀約嗎？

如果我們關心的是機器學習演算法估算值或者連續值，機器學習演算法預測也可以用數字表示。輸出類型決定了最佳的學習方法，並會影響我們用於判斷模型質量的尺度。

5. 機器學習演算法和深度學習的區別

一、指代不同

1、機器學習演算法：是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。

2、深度學習：是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標人工智慧。

二、學習過程不同

1、機器學習演算法：學習系統的基本結構。環境向系統的學習部分提供某些信息，學習部分利用這些信息修改知識庫，以增進系統執行部分完成任務的效能，執行部分根據知識庫完成任務，同時把獲得的信息反饋給學習部分。

2、深度學習：通過設計建立適量的神經元計算節點和多層運算層次結構，選擇合適的輸人層和輸出層，通過網路的學習和調優，建立起從輸入到輸出的函數關系，雖然不能100%找到輸入與輸出的函數關系，但是可以盡可能的逼近現實的關聯關系。

三、應用不同

1、機器學習演算法：：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。

2、深度學習：計算機視覺、語音識別、自然語言處理等其他領域。

6. 機器學習的方法

機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

它是人工智慧的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
機器學習是近20多年興起的一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從數據中自動分析獲得規律，並利用規律對未知數據進行預測的演算法。因為學習演算法中涉及了大量的統計學理論，機器學習與統計推斷學聯系尤為密切，也被稱為統計學習理論。演算法設計方面，機器學習理論關注可以實現的，行之有效的學習演算法。很多推論問題屬於無程序可循難度，所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似演算法。

機器學習已經有了十分廣泛的應用，例如：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。
學習是人類具有的一種重要智能行為，但究竟什麼是學習，長期以來卻眾說紛紜。社會學家、邏輯學家和心理學家都各有其不同的看法。比如，Langley（1996) 定義的機器學習是「機器學習是一門人工智慧的科學，該領域的主要研究對象是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的性能」。（Machine learning is a science of the artificial. The field's main objects of study are artifacts, specifically algorithms that improve their performance with experience.'）Tom Mitchell的機器學習(1997)對資訊理論中的一些概念有詳細的解釋,其中定義機器學習時提到，「機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法的研究」。（Machine Learning is the study of computer algorithms that improve automatically through experience.）Alpaydin（2004）同時提出自己對機器學習的定義，「機器學習是用數據或以往的經驗，以此優化計算機程序的性能標准。」（Machine learning is programming computers to optimize a performance criterion using example data or past experience.）

盡管如此，為了便於進行討論和估計學科的進展，有必要對機器學習給出定義，即使這種定義是不完全的和不充分的。顧名思義， 機器學習是研究如何使用機器來模擬人類學習活動的一門學科。稍為嚴格的提法是：機器學習是一門研究機器獲取新知識和新技能，並識別現有知識的學問。這里所說的「機器」，指的就是計算機；現在是電子計算機，以後還可能是中子計算機、光子計算機或神經計算機等等

機器能否象人類一樣能具有學習能力呢？1959年美國的塞繆爾(Samuel)設計了一個下棋程序，這個程序具有學習能力，它可以在不斷的對弈中改善自己的棋藝。4年後，這個程序戰勝了設計者本人。又過了3年，這個程序戰勝了美國一個保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個程序向人們展示了機器學習的能力，提出了許多令人深思的社會問題與哲學問題。

機器的能力是否能超過人的，很多持否定意見的人的一個主要論據是：機器是人造的，其性能和動作完全是由設計者規定的，因此無論如何其能力也不會超過設計者本人。這種意見對不具備學習能力的機器來說的確是對的，可是對具備學習能力的機器就值得考慮了，因為這種機器的能力在應用中不斷地提高，過一段時間之後，設計者本人也不知它的能力到了何種水平。

7. 請問大數據、機器學習、NLP、數據挖掘都有什麼區別和聯系

無論是Apple的Siri還是Amazon的Echo，人工智慧和機器學習都正在慢慢取代我們作為現代助手的生活。如果從更大的角度看，人工智慧也將成為每個增長業務的一部分，越來越多的人熟悉大數據，大數據分析和機器學習等技術術語，並使用它們來解決復雜的分析問題。

通過處理足夠的數據，公司可以使用大數據分析技術來發現，理解和分析資料庫中復雜的原始數據。機器學習是大數據分析的一部分，它使用演算法和統計信息來理解提取的數據。盡管大數據分析和機器學習在功能和目的上都不同，但是您可能經常將二者混淆為同一技術的一部分。本文章旨在探討大數據分析與機器學習之間的區別及其適用性。

了解大數據分析

設想一個場景，要求您使用技術並解決迫在眉睫的業務問題。你將從哪裡開始?您可能首先要確定問題，以便更清晰地了解如何解決問題。這就是大數據分析適合的地方!

大數據分析是對數據的廣泛研究。它用於通過演算法開發，數據推斷來分析和處理數據，以簡化復雜的分析問題並提取信息。大數據分析與機器學習之間的區別與聯系您是否注意到在Amazon上觀看某個特定產品後，如何在YouTube或Netflix上觀看節目時在屏幕上彈出同一產品的多個廣告?這就是大數據分析為您所做的工作!簡而言之，大數據分析使用流式和原始格式的數據來產生業務價值。

大數據分析領域所需的技能

為了探索大數據分析的職業前景，這里有一些必需的技能：

數學專長

數據有多個方面，包括相關性，紋理和維度，需要以數學或統計方式表示。為了構建數據產品和借出數據見解，必須具備數學方面的專業知識。

黑客技術專長

呼吸!通過黑客攻擊，我們並不是要闖入某人的計算機。從本質上講，這意味著您需要發揮自己的才智和創造力來操縱技術知識並找到解決方案，以為企業構建想法和產品。

8. 機器學習有幾種演算法

1. 線性回歸

工作原理：該演算法可以按其權重可視化。但問題是，當你無法真正衡量它時，必須通過觀察其高度和寬度來做一些猜測。通過這種可視化的分析，可以獲取一個結果。

2. 邏輯回歸

根據一組獨立變數，估計離散值。它通過將數據匹配到logit函數來幫助預測事件。

3. 決策樹

利用監督學習演算法對問題進行分類。決策樹是一種支持工具，它使用樹狀圖來決定決策或可能的後果、機會事件結果、資源成本和實用程序。根據獨立變數，將其劃分為兩個或多個同構集。

4. 支持向量機(SVM)

基本原理(以二維數據為例)：如果訓練數據是分布在二維平面上的點，它們按照其分類聚集在不同的區域。基於分類邊界的分類演算法的目標是，通過訓練，找到這些分類之間的邊界(直線的――稱為線性劃分，曲線的――稱為非線性劃分)。對於多維數據(如N維)，可以將它們視為N維空間中的點，而分類邊界就是N維空間中的面，稱為超面(超面比N維空間少一維)。線性分類器使用超平面類型的邊界，非線性分類器使用超曲面。

5. 樸素貝葉斯

樸素貝葉斯認為每個特徵都是獨立於另一個特徵的。即使在計算結果的概率時，它也會考慮每一個單獨的關系。

它不僅易於使用，而且能有效地使用大量的數據集，甚至超過了高度復雜的分類系統。

6. KNN(K -最近鄰)

該演算法適用於分類和回歸問題。在數據科學行業中，它更常用來解決分類問題。

這個簡單的演算法能夠存儲所有可用的案例，並通過對其k近鄰的多數投票來對任何新事件進行分類。然後將事件分配給與之匹配最多的類。一個距離函數執行這個測量過程。

7. k – 均值

這種無監督演算法用於解決聚類問題。數據集以這樣一種方式列在一個特定數量的集群中：所有數據點都是同質的，並且與其他集群中的數據是異構的。

8. 隨機森林

利用多棵決策樹對樣本進行訓練並預測的一種分類器被稱為隨機森林。為了根據其特性來分類一個新對象，每棵決策樹都被排序和分類，然後決策樹投票給一個特定的類，那些擁有最多選票的被森林所選擇。

9. 降維演算法

在存儲和分析大量數據時，識別多個模式和變數是具有挑戰性的。維數簡化演算法，如決策樹、因子分析、缺失值比、隨機森林等，有助於尋找相關數據。

10. 梯度提高和演演算法

這些演算法是在處理大量數據，以作出准確和快速的預測時使用的boosting演算法。boosting是一種組合學習演算法，它結合了幾種基本估計量的預測能力，以提高效力和功率。

綜上所述，它將所有弱或平均預測因子組合成一個強預測器。