不是码农，也能看懂的“机器学习”原理

人工神经收集

人工神经收集算法模仿生物神经收集，是一类模式匹配算法。凡是用于办理分类和回归题目。人工神经收集是呆板进修的一个复杂的分支，有几百种差异的算法。（个中深度进修就是个中的一类算法，我们会单独接头），重要的人工神经收集算法包罗：感知器神经收集（Perceptron Neural Network）, 反向转达（Back Propagation）， Hopfield收集，自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）。进修矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）

深度进修

深度进修算法是对人工神经收集的成长。 在近期赢得了许多存眷， 出格是百度也开始发力深度进修后， 更是在海内引起了许多存眷。   在计较手段变得日益便宜的本日，深度进修试图成立大得多也伟大得多的神经收集。许多深度进修的算法是半监视式进修算法，用来处理赏罚存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度进修算法包罗：受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷积收集（Convolutional Network）, 仓库式自动编码器（Stacked Auto-encoders）。

低落维度算法

像聚类算法一样，低落维度算法试图说明数据的内涵布局，不外低落维度算法是以非监视进修的方法试图操作较少的信息来归纳可能表明数据。这类算法可以用于高维数据的可视化可能用来简化数据以便监视式进修行使。常见的算法包罗：主成份说明（Principle Component Analysis， PCA），偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多维标准（Multi-Dimensional Scaling, MDS）,  投影追踪（Projection Pursuit）等。

集成算法：

集成算法用一些相对较弱的进修模子独立地就同样的样本举办实习，然后把功效整合起来举办整体猜测。集成算法的首要难点在于毕竟集成哪些独立的较弱的进修模子以及怎样把进修功效整合起来。这是一类很是强盛的算法，同时也很是风行。常见的算法包罗：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging）， AdaBoost，堆叠泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推进机（Gradient Boosting Machine, GBM），随机丛林（Random Forest）。

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（编辑：湖南网）

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