titit 切入一个领域的方法总结 attilax这里，机器学习为例子

Atitit 切入一个领域的方法总结 attilax这里，机器学习为例子

1.1. 何为机器学习？1

1.2. 两类机器学习算法 ：监督式学习（Supervised Learning）和非监督式学习（Unsupervised Learning）1

1.3. 经典书籍2

1.4. 原理与理论 .决策树,.随机森林算法,.逻辑回归,.SVM,.朴素贝叶斯,.K最近邻算法,.K均值算法,.Adaboost 算法,.神经网络,.马尔可夫2

1.5. 工具包，类库 weka2

1.6. 常用的机器算法流程构建特征向量，训练分类器，测试分类器，使用分类器。2

1.7. 参考资料2

1.1. 何为机器学习？

机器学习这个概念认为，对于待解问题，你无需编写任何专门的程序代码，泛型算法（generic algorithms）能够在数据集上为你得出有趣的答案。对于泛型算法，不用编码，而是将数据输入，它将在数据之上建立起它自己的逻辑。

举个例子，有一类算法称为分类算法，它可以将数据划分为不同的组别。一个用来识别手写数字的分类算法，不用修改一行代码，就可以用来将电子邮件分为垃圾邮件和普通邮件。算法没变，但是输入的训练数据变了，因此它得出了不同的分类逻辑。

“机器学习”是一个涵盖性术语，覆盖了大量类似的泛型算法。

generic algorithms ”这里更适合翻译成通用算法，

1.2. 两类机器学习算法：监督式学习（Supervised Learning）和非监督式学习（Unsupervised Learning）

你可以认为机器学习算法分为两大类：监督式学习（Supervised Learning）和非监督式学习（Unsupervised Learning）。两者区别很简单，但却非常重要。

1.3. 经典书籍

1.4. 原理与理论 .决策树,.随机森林算法,.逻辑回归,.SVM,.朴素贝叶斯,.K最近邻算法,.K均值算法,.Adaboost 算法,.神经网络,.马尔可夫

今天的算法如下：

1.5. 工具包，类库 weka

Weka java 约257,000个

moa java 135k

Meka 45k

1.6. 常用的机器算法流程构建特征向量，训练分类器，测试分类器，使用分类器。

提取特征。。建立模型（分类器）。验证模型。。

第三步：测试分类器

我们已经创建并训练了一个分类器，现在来测试这个分类器。我们需要一个评估模型（weka.classifiers.Evaluation），把测试集塞进去试试效果如何。

1.7. 参考资料

轻松看懂机器学习十大常用算法 - 文章 - 伯乐在线.html

有趣的机器学习：最简明入门指南 - 文章 - 伯乐在线.html

25个JAVA 机器学习工具包 - LY_ysys629的博客 - 博客频道 - CSDN.NET.html

作者:: 绰号:老哇的爪子claw of Eagle 偶像破坏者Iconoclast image-smasher

捕鸟王"Bird Catcher kok 虔诚者Pious 宗教信仰捍卫者 Defender Of the Faith. 卡拉卡拉红斗篷 Caracalla red cloak 万兽之王

简称：： Emir Attilax Akbar 埃米尔阿提拉克斯阿克巴

全名：：Emir Attilax Akbar bin Mahmud bin attila bin Solomon bin adam Al Rapanui 埃米尔阿提拉克斯阿克巴本马哈茂德本阿提拉本所罗门本亚当阿尔拉帕努伊

常用名：艾提拉（艾龙）， EMAIL:1466519819@qq.com

头衔：uke总部o2o负责人，全球网格化项目创始人，

uke交友协会会长 uke捕猎协会会长 Emir Uke部落首席大酋长，

uke宗教与文化融合事务部部长， uke宗教改革委员会副主席

uke制度与重大会议委员会委员长，uke保安部首席大队长,uke制度检查委员会副会长，

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Uke软件标准化协会理事长理事长 Uke 数据库与存储标准化协会副会长

uke终身教育学校副校长 Uke医院与医学院方面的创始人

uec学院校长， uecip图像处理机器视觉专业系主任 uke文档检索专业系主任

Uke图像处理与机器视觉学院首席院长

Uke 户外运动协会理事长度假村首席大村长 uke出版社编辑总编

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