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关于机器学习随机的信息

今天给大家分享机器学习随机，其中也会对的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

1、前面我们知道，一个集成分类器中，若其中每个分类器的分类正确的概率都大于随机猜测的概率，则理论上只要这个集成学习器中有足够多的分类器，一定会获得非常非常强的性能（准确率逼近1）。

2、统计学家通过建立严谨的统计模型来做预测，所以它能给出预测的可信性，置信区间。

（图片来源网络，侵删）

3、如果从学习的角度看，算法最重要，至少找工作时算法是必考的；从解决实际问题的角度看，懂得如何建模和求解模型是比较重要的；但是如果从挣钱的角度看，谁如果手里有别人没有的数据，那才是大爷。

4、多棵决策树同时进行预测，对结果进行投票或平均得到最终的分类结果。多次随机选择的过程，使得随机森林不容易过拟合且有很好的抗干扰能力。优化方式上在机器学习中，我们训练一个模型通常是将定义的Loss最小化的过程。

5、机器学习有众多算法，一些强力算法可以拟合出复杂的非线性模型，用来反映一些不是直线所能表达的情况。如果我的数据越多，我的模型就越能够考虑到越多的情况，由此对于新情况的预测效果可能就越好。

（图片来源网络，侵删）

梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。

梯度下降法的搜索方向顾名思义就是梯度方向，也就是当前点所在地形最陡峭的下降方向（你这个图里面只有左右两个方向）。

初始化模型参数。计算预测值和真实值之间的误差。计算误差关于模型参数的偏导数（梯度）。根据梯度更新模型参数。重复步骤2到4，直到达到收敛条件或训练轮数达到预设值。

梯度下降算法的流程如下：初始化参数：将所有参数（θ）随机初始化为一个小的值，比如0.01。如果已有先验知识，可以根据先验知识进行初始化。

如果要优化一个函数，也就是求它的最小值，常用的方法叫做梯度下降（GD），也就是最速下降法。简单来说，你每沿着当前位置的导数方向走一小步，就一定能走到好的地方。如上图所示，就像你下山，每走一步都走最陡的路。

1、随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。

2、随机森林（下称RF）就是集成学习的一种，它的子模型是一棵一棵的决策树，决策树作为一种非参数学习算法，使用它创建子模型更能产生差异性。

3、决策树：优点：计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征。缺点：容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）。

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