tiktok在哪里設置年齡(旅游便利化旅游便利化) 03

之間通過關聯主鍵進行連接，一起加權構成了一個決策樹的森林，它們會合在一起去做一個推薦算法，模擬計算Fx函數。另一種模型是基于神經網絡去做的一些數據的擬合。（模型見圖1）

   第二種是基于人工神經網絡（Artificial Neural Networks）簡稱連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網絡行為的特征，進行分布式并行星系處理的算法數學模型。這種網絡以考系統的復雜度，通過調整內部大量節點之間的相互關連的關系，從而達到處理信息的目的。神經網絡是一種數據挖掘的方法，不僅可以使用與決策樹大體相同的方式預測類別或分類，而且還能更好的確定屬性之間的關聯強度（模型見圖2）。通常構建神經網絡模型個人比較推薦RapidMiner，通過Excel或者DB導入各類不同屬性的分類數據，比如醫院里病人的血脂，體重，體溫等各類指標數據，然后進行流程連接并設置條件，最終得出神經網絡數據結果。

   (3).制定目標Y

   需要預測的位置行為Y指的就是推薦權重，通過一系列數據計算得出這類視頻是否適合推薦給用戶觀看。

這也是很多短視頻平臺，一直以綜合互動量為考核內容創作的最終指標。

   機器學習算法其實就是普通算法的進化版。通過自動學習數據規律，讓你的程序變得更聰明些。這里舉一個生活中的案例說明這一點，某天你去買芒果，小販攤了滿滿一車芒果，你一個個選好，拿給小販稱重，然后論斤付錢。自然，你的目標是那些最甜最成熟的芒果，那怎么選呢？你想起來，外婆說過，明黃色的比淡黃色的甜。你就設了條標準：只選明黃色的芒果。于是按顏色挑好、付錢、回家。

   機器學習算法其實就是普通算法的進化版。通過自動學習數據規律，讓程序變得更聰明些。那么如何讓程序變得更聰明一些喃？則需要利用算法進行數據訓練并在過程中對數據預測結果集進行效驗。

根據數據類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或者人工智能領域，人們首先會考慮算法的學習方式。在機器學習領域，有幾種主要的學習方式。將算法按照學習方式分類是一個不錯的想法，這樣可以讓人們在建模和算法選擇的時候考慮能根據輸入數據來選擇最合適的算法來獲得最好的結果。

在監督式學習下，輸入數據被稱為“訓練數據”，每組訓練數據有一個明確的標識或結果，如對防垃圾郵件系統中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”，對手寫數字識別中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立預測模型的時候，監督式學習建立一個學習過程，將預測結果與“訓練數據”的實際結果進行比較，不斷的調整預測模型，直到模型的預測結果達到一個預期的準確率。監督式學習的常見應用場景如分類問題和回歸問題。常見算法有邏輯回歸（Logistic Regression）和反向傳遞神經網絡（Back Propagation Neural Network）

在非監督式學習中，數據并不被特別標識，學習模型是為了推斷出數據的一些內在結構。常見的應用場景包括關聯規則的學習以及聚類等。常見算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

在此學習方式下，輸入數據部分被標識，部分沒有被標識，這種學習模型可以用來進行預測，但是模型首先需要學習數據的內在結構以便合理的組織數據來進行預測。應用場景包括分類和回歸，算法包括一些對常用監督式學習算法的延伸，這些算法首先試圖對未標識數據進行建模，在此基礎上再對標識的數據進行預測。如圖論推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量機（Laplacian SVM.）等。

在這種學習模式下，輸入數據作為對模型的反饋，不像監督模型那樣，輸入數據僅僅是作為一個檢查模型對錯的方式，在強化學習下，輸入數據直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調整。常見的應用場景包括動態系統以及機器人控制等。常見算法包括Q-Learning以及時間差學習（Temporal difference learning）

很赞哦!（75457）