分解和組合的機器學習
轉發自分解和元件的抽象方法
人的這種分解和組合思維能力也可透過機器學習演算法進行模擬,再配合大資料進行訓練,人工智慧也就應運而生。
其實Hadoop的Map/reduce演算法本身就是一個分解和組合的演算法,透過Map進行分解到型別為Key的最小元素,而再透過Reduce基於型別和關係進行組合結果。
正是由於Map/reduce對大資料的分解組合能力,為機器學習人工智慧的發展提供了基礎可能。
人的這種分解和組合思維能力也可透過機器學習演算法進行模擬,再配合大資料進行訓練,人工智慧也就應運而生。
其實Hadoop的Map/reduce演算法本身就是一個分解和組合的演算法,透過Map進行分解到型別為Key的最小元素,而再透過Reduce基於型別和關係進行組合結果。
正是由於Map/reduce對大資料的分解組合能力,為機器學習人工智慧的發展提供了基礎可能。
機器學習流行演算法一覽列舉了常見的機器學習演算法。
Regression迴歸演算法應該是一種組合方法,迴歸是關注變數之間關係的建模,利用模型預測誤差測量進行反覆提煉。聚類Clustering方法是按照型別組合。
人工神經網路乾脆直接模擬人的神經網路,進行分類和迴歸,也就是分解和組合。
參考:
[該貼被banq於2014-11-04 12:18修改過]
相關文章
- 分解和組合的抽象方法抽象
- 機器學習之特徵組合:組合獨熱向量機器學習特徵
- 【力扣】組合總和3(組合的去重)力扣
- IT組合和專案組合管理(轉)
- 組合數字首和
- JavaScript中的繼承和組合JavaScript繼承
- js的curry和函式組合JS函式
- 機器學習中的過擬合機器學習
- 377. 組合總和 Ⅳ
- 組合語言-CALL和RET指令組合語言
- 機器學習中的數學(3):模型組合之 Boosting 與 Gradient Boosting機器學習模型
- 組合
- MySQL單列索引和組合索引的區別MySql索引
- 深入理解java中的組合和繼承Java繼承
- jvm虛擬機器的五個組成部分解析JVM虛擬機
- Python和R哪個更適合機器學習?Python機器學習
- mysql的組合索引MySql索引
- 【數學】組合數學 - 排列組合
- Codeforces 893E Counting Arrays:dp + 線性篩 + 分解質因數 + 組合數結論
- 機器學習_用SVD奇異值分解給資料降維機器學習
- 機器學習之特徵組合: 多非線性規律進行編碼機器學習特徵
- Day 26| 39. 組合總和 、 40.組合總和II 、 131.分割回文串
- JS 函式式概念: 管道 和 組合JS函式
- 屬性動畫:基本使用和組合動畫動畫
- LeetCode39. 組合總和LeetCode
- 機器學習之過擬合的風險機器學習
- PHP專案中composer和Git的組合使用PHPGit
- 組合數學筆記-排列與組合筆記
- LeetCode 39. 組合總和 40.組合總和II 131.分割回文串LeetCode
- 人工智慧-機器學習-演算法:非負矩陣分解(NMF)人工智慧機器學習演算法矩陣
- Python機器學習筆記:奇異值分解(SVD)演算法Python機器學習筆記演算法
- 組合模式模式
- 排列組合
- 求:1,2,5這三個數不同組合的和為100的組合的個數!Java實現。Java
- 機器學習–過度擬合 欠擬合機器學習
- 組合模式-統一的處理個別物件與組合物件模式物件
- 亞馬遜雲科技打造“雲、數、智三位一體”服務組合,加速融合大資料和機器學習亞馬遜大資料機器學習
- 梳理公司的組織架構 — 組合模式架構模式