吴恩达：机器学习的六个基本算法

了深度自学的核心。

毒物管控：

型式本土化算子可以追溯到 1830 九十年代，起初卢森堡汇总学家 P.F. Verhulst 发明它来描绘人口动态：随着短时间的推移，指数持续增短的初始起火随着它消耗可用资源而渐趋起伏，从而显现出特性型式本土化斜率。一个多世纪过去后，新泽西州汇总学家 E. B. Wilson 和他的学生 Jane Worcester 又新设计了型式本土化转回来推算假定致癌有多少是致命的。

图注：P.F. Verhulst

数值算子：型式本土化转回将型式本土化算子数值到图表集，以便预报假定事件（例如，摄取士的宁）发生特定结果（例如，早早死亡）的概率。

培训素质相应斜率的中所心一段半径，垂直相应斜率的中所间一段半径，以有助于地减少算子传动装置与图表中所间的偏差。

将中所心相应到右侧或左侧并不一定杀死平常人须要或多或少的。悬崖峭壁的落差并不一定确定性：在中所途点先年前，大多数人幸免于难下来；超过一半，「就只能说道我家了」（死亡的意思）。洼地来得坚定：低于斜率中所部，一半以上幸免于难；再往上，只有不到一半的人才会幸免于难。

在一个结果和另一个结果中所间另设一个也就是说道，比如 0.5，斜率就逆成了一个归纳器。只需在建模中所回传剂量，您就才会知道您应该著手聚才会还是丧礼。

来得多结果：Verhulst 的文书工作发现了二元结果的概率，也许了进一步的意味著性，例如中所毒受害者不才会离地被世的哪一边。他的继任者扩大了演算法：

在 1960 九十年代后期，苏格兰汇总学家 Did Cox 和荷兰汇总学家 Henri Theil 独立文书工作，对不具备两种以上意味著结果的情况进行时了型式本土化转回。

进一步的文书工作显现出了并行型式本土化转回，其中所结果是并行值。

为了处置密集或克罗图表，型式本土化转回可以利用与二阶转回相异的正则本土化技术。

图注：Did Cox

多功能斜率：型式本土化算子以比较确切的方式为描绘了广泛的现象，因此型式本土化转回在许多并不一定包括了依赖于的基线预报。在医学上，它可以有约死亡率和疾病风险。在政治学中所，它预报选举的赢家和输家。在经济学中所，它预报金融业年前景。来得关键的是，它在各种各样的人工人脑互联网中所传动装置一部分小脑（其中所非二阶是 Sigmoid 算子）。

3

二阶下滑：一切都在下坡

想要象一下黄昏后在山上骑车，发现边上什么都遮盖。而且您的手机电池没电了，因此您不能应用于 GPS 应用程序认不止不止门的路。您不才会通过二阶下滑认不止破纪录的偏移。细心绝不从悬崖上走。

过于阳和家具：二阶下滑比通过悬崖峭壁的多山下滑来得有利。1847年，瑞士逻辑学家Augustin-Louis Cauchy发明了比较简单恒星轨道的演算法。60 年后，他的同胞 Jacques Hadamard 独立技术开发了它来描绘粗糙而灵活的表面（如家具）的逆形，这不才会使膝盖向上徒步不才会。然而，在人工智能中所，它最类似于的用处是认不止自学演算法受损失算子的最低点。

图注：Augustin-Louis Cauchy

向上踩：经过培训的人工人脑互联网包括了一个算子，该算子在假定回传的并不一定推算所需的传动装置。培训互联网的一种原理是通过迭代推算单单传动装置与期望传动装置中所间的差异性，然后来得改互联网的常量值以逆大差异性，从而将传动装置中所的受损失或偏差最小本土化。二阶下滑逆大了差异性，将推算受损失的算子最小本土化。互联网的常量值比较于多山上的一个一段半径，受损失的是现阶段整体。随着你的下滑，你可以提高互联网推算吻合所需传动装置的能力。可见性是有限的，因为在典型的全权负责自学并不一定，该演算法仅发挥作用互联网的常量值和受损失算子的二阶或斜率——即你在山上的一段半径和你边上的斜率。

基本原理是向多山下滑最陡的顺时针旋转。诀窍是校准你的步幅。步幅过于小，就须要很短短时间才能取得难以置信满意；步幅过于大，你就才会跌入未知的领域，意味著是上坡而不是下坡。

假定现阶段一段半径，演算法通过推算受损失算子的二阶来有约破纪录下滑的顺时针。二阶指向上坡，那么该演算法就是通过减去二阶的一小部分来以相反的顺时针年前进。称作自学率的评分 α 同意了最终测量二阶先年前的反之亦然。

连续不断认真这几个处理过程，希望你能到达一个山谷。居然！

最优优本土化器：二阶下滑是探寻任一算子的均值的明确必需。在可以直接推算确有解的并不一定——例如，不具备大量常量的二阶转回使命中所——它可以逼近一个值，而且往往飞行速度来得快、成本来得低。但它确有在十分复杂的非二阶使命中所发挥了作用。凭借二阶下滑和冒险良知，你意味著可以及时赶不止丘陵地带吃晚饭。

4

人工人脑互联网：探寻算子

从生物学到人工：人脑通过小脑中所间相互作用来自学的期望可以追溯到 1873 年，但直到 1943 年，新泽西州人脑发现者 Warren McCulloch 和 Walter Pitts 才利用简便的数学规则建立了生物学人工人脑互联网建模。1958 年，新泽西州心理学家Frank Rosenblatt技术开发不止侦测——这是一种在打卡机上充分利用的单层视觉效果互联网，旨在为新泽西州海军建立一个硬件发行版。

图注：Frank Rosenblatt

适合每项使命：人工人脑互联网背后的原理很简便：对于任何使命，都有一个可执行它的算子。一与生俱来工人脑互联网通过小组合成多个简便算子小组成可培训算子，每个算子由单个小脑执行。一个小脑的功能由称作「方差」的可调常量同意。假定这些方差和回传举例来说道及其所需传动装置的随机值，就可以连续不断来得改方差，直到可培训的算子能收尾手头的使命。

一个小脑可接受各种回传（例如，象征性像素或片语的小数，或年前一层的传动装置），将它们与方差平方和，乘积相加，并得不止由技术开发人员必需的非二阶算子或诱导算子的总和。后曾要考量到它是二阶转回、连带一个诱导算子。

培训简化方差。对于每个举例来说道回传，互联网才会推算一个传动装置并将其与短期内传动装置进行时尤其。反向传播可通过二阶下滑来改逆方差，以减少单单传动装置和短期内传动装置间的差异性。亦然充分多（好的）范例重复这个过程充分多次，互联网就能学才会执行这个使命。

据调查：虽然或许好的话，一个培训有素的互联网可以收尾它的使命，但最终你要书本一个算子，往往才会比较十分复杂——还包括数千个常量和数小组的诱导算子——以至于解释互联网是如何成功收尾其使命也是比较困难的。此外， 一个培训有素的互联网只和它教给的图表一样好。例如，如果图表集有偏离，那么互联网的传动装置也才会不止现偏离。如果它只还包括猫的数字化图片，那它对低分辨率图片的重排就不得而知了。

一个包罗万象：在报道 Rosenblatt 于1958年发明的侦测时，《纽约时报》开辟了人工智能炒作的道路，报道中所写道“新泽西州海军期望拥有一台才会走路、讲、看、读到、异源和意识到自己普遍存在的电子推算机发端。” 虽然起初的侦测没达到这个要求，但它显现出了许多难以置信眼光引人注目的建模：可用图像的卷积人工人脑互联网；文字的循环人工人脑互联网；以及可用图像、文字、话音、影片、氨基酸构件等的transformers。它们现在认真不止了难以置信惊叹的事情，像下围棋时的表现超过了进化素质，在诊断X射线图像等单单使命中所也吻合进化素质。然而，它们在包罗万象和型式本土化推理方面的缺陷即便如此较难应对。

5

汇总分析：从根到三叶

亚从年前士多德是一个什么样的「野兽」？这位哲学家的跟随者、第三世纪后曾穷困在叙利亚的 Porphyry 想要不止了一个合乎型式本土化的原理来回答这个缺陷。他将亚从年前士多德提不止的“普遍存在一般而言”从一般到具体小组合成慢慢地，将亚从年前士多德依次归入到每个归纳中所：亚从年前士多德的普遍存在是有机物的而不是并不一定或良知；他的身体是有生命的而不是无生命的；他的思想要是真理的而不是非真理的。因此，他的归纳是进化。中所世纪的型式本土化教师将这个序列绘不止为垂直流程图：一个中期的汇总分析。

小数差异性：快进到 1963 年，密歇根大学犯罪学John Sonquist和政治学家James Morgan在将清查的民意调查预选时，首次在推算机中所试行了汇总分析。随着则才会培训演算法硬件的不止现，这种文书工作逆得很普遍，如今包括 scikit-learn 等在内的各种人工智能库也现在应用于汇总分析。这套程式码器是由加州大学洛杉矶分校和加州大学伯克利分校的四位汇总学家总成本了10 年短时间技术开发的。到那时候，从头开始编读到汇总分析现在踏入了《人工智能 101》中所的一项家庭作业。

低空所的根：汇总分析可以执行归纳或转回。它向上生短，从根部到竹子冠，将一个决策者体系构件的回传举例来说道归纳为两个（或来得多）。想要到丹麦医学家和进化学家Johann Blumenbach的课题：大约在 1776 年，他首先将青蛙与猿（撇开进化除外）区基本上来，在此先年前，青蛙和猿是被归为一类的。这种归纳取决于各种标准，例如确有有尾巴、头部狭较宽或宽大、是直立还是蹲伏、还有智力的高低。应用于经培训的汇总分析来为这类动物贴上字句，逐一考量每个标准，最终将这两小组动物基本上。

这棵竹子从一个可视为还包括了所有案例的生物学图表库的根键值不止发——灵短类动物、大猩猩和后庄猩猩，以及卷尾猴、狒狒和猴猴。根才会在两个子键值间包括必需，确有表现不止某种特定特性，导致两个子键值还包括不具备和不不具备该特性的举例来说道。依此类推，这个过程中所以假定总数的三叶键值先年前，每个三叶键值都还包括大部分或全部属于一个一般而言。

为了成短，竹子需认不止根决策者。要认真必需，则得考量所有的特性及其价值——后附肢、桶状胸等——并必需需要有助于提高分割精炼的那个特性。「最佳精炼」被定义为一个一般而言举例来说道才会 100% 离开一个特定的子键值、而不离开另一个键值。分叉很少在只认真了一个同意在此之后就百分之百纯粹、且很意味著爱人也达不到。随着这个过程继续进行时，显现出一个又一个层级的子键值，要到精炼不才会因为考量来得多的特性而增加多少。此时，这棵竹子竹子现在仅仅培训好了。

在推理时，一个一新举例来说道从上到下经历过汇总分析，收尾每个级别多种不同决策者的指标。它才会获取它所在三叶键值所还包括的图表字句。

离开年前 10 名：鉴于 Blumenbach 的得不止结论（后来被Charles Darwin推翻），即进化与猿的差别在于宽大的颈椎、手和紧牙的牙齿，如果我们想要扩大汇总分析以不仅归纳猿和青蛙，而是对进化进行时归纳，那才会怎么样呢？澳大利亚推算机发现者 John Ross Quinlan 在 1986 年通过 ID3 充分利用了这一意味著，它扩大了汇总分析，以支持非二元结果。2008 年， 在IEEE亚过于地区图表挖掘才全会策划的图表挖掘十大演算法名单中所，一项命名为 C4.5 的扩大依此演算法名列年前茅。在一个创新猖獗的世界从年前，这就是持久力。

扒开竹子三叶：汇总分析确有有一些优点。它们很容易通过增加多级别层级来主因数值图表，以至于三叶键值只包括一个范例。来得难受的是，它们很容易不止现蝴蝶效应：来得换一个范例，短不止来的竹子就大不相异。

带进原野：新泽西州汇总学家 Leo Breiman 和斐济汇总学家 Adele Cutler 将这一特性转本土化为优势，于 2001 年技术开发了随机原野（random forest）——这是一个汇总分析的集合，每个汇总分析才会处置多种不同的、相异的举例来说道必需，并对最终结果进行时投票。随机原野和它的堂兄弟XGBoost不过于容易主因数值，这有助于使它们踏入最热门的人工智能演算法之一。这就像让亚从年前士多德、Porphyry、Blumenbach、Darwin、 Jane Goodall、Dian Fossey和其他 1000 位进化学家三人在屋子从年前，确保你的归纳是最好的。

6

K均值聚类：群体思维

如果你在聚才会上与其他人火车站得很近，那么你们很意味著有一些共同之处。这就是应用于 k 均值聚类将图表点预选的期望。无论是通过进化机构还是其他力量形成的群体，这个演算法都才会认不止它们。

从起火到拨号音：新泽西州数学家 Stuart Lloyd 是贝尔实验室标志性创新工厂和发明的布鲁克林著手的校友，他于 1957 年首次提不止 k-means 聚类，以在小数信号中所均等信息，但直到 1982 年才发表这个文书工作：

与此同时，新泽西州汇总学家 Edward Forgy 在 1965 年描绘了一种类似的原理，导致了它的替代中所文名称作「Lloyd-Forgy 演算法」。

探寻中所心：考量将聚类基本上有志的文书专家学者小组。假定屋子中所举例来说道的一段半径和要形成的小组数，k-means 聚类可以将举例来说道基本上大小大致相等的小组，每个小组都聚集地在一个中所心点或质点外面。

在培训后曾，演算法早先通过随机必需 k 人来指明 k 个质点。（K 需手动必需，认不止一个最优值有时比较关键。）然后它通过将每与生俱来与近期的质点相关联来持续增短 k 个一个大。

对于每个一个大，它推算均等到该小组的所有人的高达一段半径，并将该高达一段半径指明为一新质点。每个一新质点意味著都没被一与生俱来占据，但那又如何呢？人们趋向于于聚集地在巧克力和火锅外面。

推算不止一新质点后，演算法将个体转移到离他们近期的质点。然后它推算一新质点，相应一个大，等等，直到质点（以及它们外面的小组）不再旋转。在此之后，将新成员均等到确有的一个大就很容易。让他们在屋子从年前就位并探寻近期的质点。

预先警告：鉴于早先的随机质点均等，你意味著最终不才会与你希望与之独处的以图表为中所心的可爱 AI 专家学者在同四小组中所。该演算法认真得很好，但不能保证认不止最佳解决办法。

多种不同的半径：当然，聚类对象中所间的半径不须要很小。两个乘积中所间的任何度量都可以。例如，k-means 聚类可以根据他们的服装、拳击手或其他属性来划分他们，而不是根据物理半径对参加派对的人进行时预选。在线店铺应用于它根据客户服务的喜好或行为来划分客户服务，天文学家也可以将相异一般来说道的星星分在四小组。

图表点的力量：这个期望显现出了一些显着的发生逆本土化：

K-medoids应用于单单图表点作为质点，而不是假定一个大中所的高达一段半径。中所心点是可以将到一个大中所所有点的半径最小本土化的点。这种发生逆本土化不才会解释，因为质点始终是图表点。

Fuzzy C-Means Clustering 使图表点需要多种不同持续性地参与多个一个大。它根据与质点的半径，用一个大的度来代替硬簇均等。

n 维狂欢：尽管如此，重构型式的演算法即便如此广泛依赖于——相当多是因为作为一种无全权负责演算法，它不 须要收集比起的记号图表。它的应用于飞行速度也飞速。例如，包括 scikit-learn 在内的人工智能库受益于 2002 年添加的 kd-trees，这些 kd-trees 可以比较快速地划分克罗图表。

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