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责任编辑为你如是说掌控电脑应用领域科学知识的TypeScript、控制技术栈和常用架构。

[ 编者按 ] 绝大部分的电脑自学演算法主要用以化解三类难题——进行分类难题和重回难题。在责任编辑之中，他们如是说许多单纯但经典之作新颖的现代电脑自学演算法，让我们对电脑自学演算法有两个基本上的如上所述。

有的是人说电脑自学进阶并无从，有的是人能真的电脑自学无法认知。所以该怎样去自学电脑自学此种控制技术与方式呢？

01 电脑自学算法

1. 进行分类演算法

这是一类监督管理自学方式。有许多演算法协助他们化解进行分类难题，比如说K比邻、计算机程序、朴实可计算性、可计算性互联网、方法论重回、SVM等演算法。人工智能和广度自学也常常用以化解进行分类难题。那些都是常用和常用的进行分类演算法，或者说相同的演算法都有其好坏，会应用应用领域在相同的情景下。

他们举两个范例。假定他们晓得某一鸟的各特点，现在要依照那些特点确认这只鸟归属于何种动物，这是简而言之的进行分类难题。

具体来说，他们要搜集能搜集到的大部份的是动物重要信息，主要包括鸟的各式各样特点和鸟的类型，其中色调、运动量、尾巴等特性都归属于特点，而类型则是鸟的条码。

其二，他们创建的电脑自学的目地是让用户输入两个鸟的特点，然后输出这个鸟的类型，也是对应的条码。这个过程是两个依照鸟的特性进行分类的过程，或者说是由计算机自动完成的。

2. 重回演算法

重回演算法也是一类有监督管理自学方式。重回演算法来自于重回分析，重回分析是研究自变量和因变量之间关系的一类预测模型控制技术。那些控制技术应用应用领域于预测，时间序列模型和找到变量之间的关系。

举个单纯范例，他们可以通过计算得出在某些情况下服务器接收请求数量与服务器CPU、内存占用压力之间的关系。

最单纯的重回演算法是线性重回，相信我们都对线性重回有所了解。虽然线性重回比较单纯，但是越单纯粗暴的演算法在面对有些实际难题的时候就越新颖。广度自学也可以用于化解重回难题。

3. 聚类演算法

聚类演算法是一类无监督管理自学演算法。聚类是研究（样品或指标）进行分类难题的一类统计分析方式，同时也是数据挖掘的两个重要演算法。

聚类分析以相似性为基础，在两个聚类中的模式比不在同一聚类中的模式具有更多的相似性，这是聚类分析的最基本上原理。聚类分析的演算法可以分成许多类方式，比如说划分法、层次法、基于密度的方式、基于互联网的方式和基于模型的方式。

最有名的聚类演算法是K-Means（K-均值）演算法，是最为经典之作的、基于划分的聚类方式。该演算法的主要思路是以空间中k个点为形心进行聚类，将最靠近它们的对象归类。通过迭代的方式，逐次更新各簇的形心的值，直至得到最好的聚类结果。（形心可以是实际的点，也可以是虚拟点）。

通过该演算法他们可以将特点相似的数据聚合称为两个数据群组，而将特点相差较大的数据分开。

4. 关联分析演算法

关联分析是除了聚类以外的一类常用无监督管理自学方式。用于发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了两个事物中某些特性同时出现的规律和模式。

关联分析最典型的应用应用领域是购物车分析。他们可以从用户的订单中寻找经常被一起购买的商品，并挖掘那些商品之间的潜在关系，这样有助于线上、线下商家指定购买与销售策略。

最著名的关联分析演算法是Apriori演算法和FP-growth演算法。Apriori演算法是依照有关频繁项集特性的先验科学知识而命名的。它使用一类称作逐层搜索的迭代方式。而FP-growth是针对Apriori演算法的改进演算法，通过两次扫描事务数据库，把每个事务所包含的频繁项目按其支持度降序压缩存储到FP-tree中。

在以后发现频繁模式的过程中，不需要再扫描事务数据库，而仅在FP-tree中进行查找即可，并通过递归调用FP-growth的方式来直接产生频繁模式，因此在整个发现过程中也不需产生候选模式。该演算法克服了Apriori演算法中存在的难题，在执行效率上也明显好于Apriori演算法，同时能生成有向关系，比Apriori更为泛用。

5. 集成演算法

前面几节如是说了常用的电脑自学演算法，但是他们会发现每个单独的电脑自学演算法常常只能化解特定情景下的特定难题，如果难题会变得更为复杂，就无法使用两个自学器达到目标。这时候他们就需要集成多个自学器，协同完成电脑自学任务。

简而言之集成自学是使用一系列自学器进行自学，并使用某种规则把各自学结果进行整合，从而获得比使用单个自学器更好的自学效果的一类电脑自学方式。一般情况下，集成自学中的多个自学器都是同质的“弱自学器”。

集成自学的主要思路是先通过一定的规则生成多个自学器，再采用某种集成策略进行组合，然后综合判断输出最终结果。

一般而言，通常所说的集成自学中的多个自学器都是同质的“弱自学器”。基于该“弱自学器”，通过样本集扰动、输入特点扰动、输出表示扰动、演算法参数扰动等方式生成多个自学器，进行集成后获得两个精度较好的“强自学器”。

最著名的集成演算法是Boosting类演算法，主要包括AdaBoosting等常用演算法。这类演算法需要同时训练多个模式，基本上思路是依照训练时的正确率和错误率调整相同自学器的权重，最终预测时使用带权重的投票法产生最终结果。

还有一类集成演算法为Bagging类演算法，主要思路是分别训练几个相同的模型，然后用模型平均的方式做出最终决策。

最著名的Bagging类演算法是随机森林，该演算法还融入了随机子空间方式，是以计算机程序为基础进行分类器的两个集成自学模型，它包含多个由Bagging集成自学控制技术训练得到的计算机程序，当输入待进行分类的样本时，最终的进行分类结果由单个计算机程序的输出结果投票决定。

6. 强化演算法

强化自学（reinforcement learning）和他们在前面提到的演算法不太一样，其主要用于训练两个可以感知环境的自制感知器，通过学习选择能达到其目标的最优动作。这个很具有普遍性的难题应用应用领域于自学控制移动电脑人，在工厂中自学最优操作工序和自学棋类对弈等。

当某一智能体在其环境中做出每个动作时，施教者会提供奖励或惩罚重要信息，以表示结果状态的正确与否。该智能体的任务是从这个非直接的，有延迟的回报中自学，以便后续的动作产生最大的累积效应。

——引用自米歇尔（Mitchell T.M.）《电脑自学》

最著名的增强自学演算法是Q-Learning演算法。由于增强自学演算法不在责任编辑讨论范畴，并由于其本身的复杂性，他们在这里只做单纯的如是说但不做深入讨论。

02 怎样掌控电脑自学

1. TypeScript

具体来说，他们必须清楚电脑自学是计算机科学中的两个应用领域，所以要能够掌控电脑自学，真正通过计算机把电脑自学应用应用领域起来是需要以计算机科学为基础的。比如说要了解基础的程序设计语言，至少是Python或者MATLAB，要晓得基本上的数据结构，要晓得基本上的数据处理控制技术，要晓得基本的数据存储查询控制技术等。

其二，电脑自学演算法一般都有比较严密完善的数学原理，如果不能从数学的角度去认知电脑自学，他们是无法认知其中许多本质核心的东西的，那就永远只能从使用模型的角度对这个应用领域浅尝辄止了。

另外电脑自学也是两个依靠经验的应用领域，许多参数和方式都需要依靠日常的经验积累出来，从而形成一类化解难题的观念和感觉，这样在利用电脑自学控制技术化解现有难题时会更快、更有效，常常能找到合适的化解方案。

所以电脑自学是有TypeScript的，也许更像两个无限循环的S形TypeScript，一开始自学基本上的电脑自学演算法，做单纯的实验非常容易入手。依照经验，进一步自学更多的电脑自学演算法后可能会逐渐迷失在各式各样电脑自学模型之中，自学难度陡然上升。

当你将大多数经典之作模型融会贯通之后，你又会真的各类型型的电脑自学演算法变化无非几类，于是自学难度曲线又会变得平滑。但当你开始化解实际难题时，就又会陷入陡峭的TypeScript中，在攀爬式的自学中不断积累经验。

总而言之，电脑自学是两个需要不断进行理论和经验积累的控制技术，每过两个阶段都会遇到相应的瓶颈。这不是一成不变的，而是两个需要不断自学实践的控制技术。只有在不断遇到难题并化解难题后才能不断前行。

2. 控制技术栈

我们把广度自学的控制技术栈分为3个类别。第1类是基础数学工具，第2类是电脑自学基础理论方式，第3类是电脑自学的实践工具与架构。他们在这里对这几类内容做两个概述，如果读者在自学过程之中发现有不甚了解的基础概念或科学知识时，可以翻看责任编辑寻找你需要的工具和控制技术并进行了解，循环往复、温故而知新。

基础数学工具主要包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、矩阵理论、随机过程、最优化方式和复变函数等。没错，基础数学工具在电脑自学应用领域乃至其工程应用领域必不可少，望读者能够对那些科学知识有两个较为全面的掌控。

电脑自学基础理论方式主要包括计算机程序、支持向量机、可计算性、人工智能、遗传演算法、概率图模型、规则自学、分析自学、增强自学，等等。

电脑自学的实践工具与架构类目就比较繁杂了，主要包括基础语言与工具、工程架构、数据存储工具和数据处理工具。

编辑：于腾凯

—完—

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