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]
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