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机器学习论文(2)


 三、机器学习的模型和算法

根据数据和模型的不同,在不同的实际问题中,机器学习算法也有很大的差异.在概念上,机器学习算法被看作是选择适合原始性能的最佳拟合算法。机器学习算法的结论优劣差别很大,主要是由于所用数据和模型的差异。这里的数据集分为训练集和测试集.机器学习算法致力于从不同的程序中收集最好的算法.很多方法都关注函数取值问题,它们专注于函数的取值问题.给定一个输入,有一个输出.学习的问题是如何找到更准确的函数。通常函数以参数化的形式呈现,但在其他情况下,函数的具体形式并不明确,它由一个搜索过程、一个因式分解过程、一个最大化过程、一个模拟过程等组成。即使函数的形式不明确,一般也是依赖于参数和自由度的,而训练寻找这些参数的过程往往会优化性能测度[2]。
以下是主流机器学习中的各种算法,算法是机器学习的核心,要理解不同算法的难点,更要理解不同算法的优点及应用.算法不能脱离数学基础,也不能脱离统计学的建模;由于算法的计算难度较大,与计算机的计算性能密切相关,因此算法研究显得很重要,也很困难.算法可以说是机器学习的核心,一个好算法的提出,对机器学习是划时代的贡献。
四、机器学习的商业重要性
这是一个互联网信息爆炸的时代,网络的快速发展和普及,使信息量极大丰富,因为我们可以方便地获取到大量的数据,所以我们可以利用的数据分析变得越来越容易,收集到的信息多种多样.对于不同的行业,还可以收集到与行业、竞争者、客户和市场相关的信息,能够很好地分析和处理那些对企业有重要价值的信息,这就成了未来企业脱颖而出的关键.根据分析结果找出企业所面临的问题和漏洞,更好地管理企业,使企业获得生存发展的空间.
可见数据挖掘对于企业来说很重要,未来从事机器学习相关岗位的人员会越来越多。数据挖掘不仅在一些大公司很重要,在小企业也不可或缺。数据为公司运营提供了非常有价值的商业信息。数据有很大的商业潜力。数据就像一个盒子。随便看看是得不到指导意见的。大数据时代的到来,给管理者带来了机遇,也带来了困难。因为他们要面对更复杂的数据系统,找出他们需要的具体规律并不是一件容易的事情。因此,机器学习将越来越多地走向我们的企业,并在未来为他们带来价值。
  参考文献:
  [1]M.I.Jordan1 and T.M.Mitchell2.MachineL earning: Treads, perspective, prospects ,science,2015.
  [2]Hanjw,MiehelineK.数据挖掘概念和技术[M].范明,孟晓峰,译.北京:机械工业出版社,2001.

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