机器学习预测汽车价格

❶ 机器学习有哪些算法

朴素贝叶斯分类器算法是最受欢迎的学习方法之一，按照相似性分类，用流行的贝叶斯概率定理来建立机器学习模型，特别是用于疾病预测和文档分类。 它是基于贝叶斯概率定理的单词的内容的主观分析的简单分类。

什么时候使用机器学习算法 - 朴素贝叶斯分类器？

（1）如果您有一个中等或大的训练数据集。

（2）如果实例具有几个属性。

（3）给定分类参数，描述实例的属性应该是条件独立的。

A．朴素贝叶斯分类器的应用

（1）这些机器学习算法有助于在不确定性下作出决策，并帮助您改善沟通，因为他们提供了决策情况的可视化表示。

（2）决策树机器学习算法帮助数据科学家捕获这样的想法：如果采取了不同的决策，那么情境或模型的操作性质将如何剧烈变化。

（3）决策树算法通过允许数据科学家遍历前向和后向计算路径来帮助做出最佳决策。

C．何时使用决策树机器学习算法

（1）决策树对错误是鲁棒的，并且如果训练数据包含错误，则决策树算法将最适合于解决这样的问题。

（2）决策树最适合于实例由属性值对表示的问题。

（3）如果训练数据具有缺失值，则可以使用决策树，因为它们可以通过查看其他列中的数据来很好地处理丢失的值。

（4）当目标函数具有离散输出值时，决策树是最适合的。

D.决策树的优点

（1）决策树是非常本能的，可以向任何人轻松解释。来自非技术背景的人，也可以解释从决策树绘制的假设，因为他们是不言自明的。

（2）当使用决策树机器学习算法时，数据类型不是约束，因为它们可以处理分类和数值变量。

（3）决策树机器学习算法不需要对数据中的线性进行任何假设，因此可以在参数非线性相关的情况下使用。这些机器学习算法不对分类器结构和空间分布做出任何假设。

（4）这些算法在数据探索中是有用的。决策树隐式执行特征选择，这在预测分析中非常重要。当决策树适合于训练数据集时，在其上分割决策树的顶部的节点被认为是给定数据集内的重要变量，并且默认情况下完成特征选择。

（5）决策树有助于节省数据准备时间，因为它们对缺失值和异常值不敏感。缺少值不会阻止您拆分构建决策树的数据。离群值也不会影响决策树，因为基于分裂范围内的一些样本而不是准确的绝对值发生数据分裂。

E.决策树的缺点

（1）树中决策的数量越多，任何预期结果的准确性越小。

（2）决策树机器学习算法的主要缺点是结果可能基于预期。当实时做出决策时，收益和产生的结果可能与预期或计划不同。有机会，这可能导致不现实的决策树导致错误的决策。任何不合理的期望可能导致决策树分析中的重大错误和缺陷，因为并不总是可能计划从决策可能产生的所有可能性。

（3）决策树不适合连续变量，并导致不稳定性和分类高原。

（4）与其他决策模型相比，决策树很容易使用，但是创建包含几个分支的大决策树是一个复杂和耗时的任务。

（5）决策树机器学习算法一次只考虑一个属性，并且可能不是最适合于决策空间中的实际数据。

（6）具有多个分支的大尺寸决策树是不可理解的，并且造成若干呈现困难。

F.决策树机器学习算法的应用

（1）决策树是流行的机器学习算法之一，它在财务中对期权定价有很大的用处。

（2）遥感是基于决策树的模式识别的应用领域。

（3）银行使用决策树算法按贷款申请人违约付款的概率对其进行分类。

（4）Gerber产品公司，一个流行的婴儿产品公司，使用决策树机器学习算法来决定他们是否应继续使用塑料PVC（聚氯乙烯）在他们的产品。

（5）Rush大学医学中心开发了一个名为Guardian的工具，它使用决策树机器学习算法来识别有风险的患者和疾病趋势。

Python语言中的数据科学库实现决策树机器学习算法是 - SciPy和Sci-Kit学习。

R语言中的数据科学库实现决策树机器学习算法是插入符号。

3.7 随机森林机器学习算法

让我们继续我们在决策树中使用的同样的例子，来解释随机森林机器学习算法如何工作。提利昂是您的餐厅偏好的决策树。然而，提利昂作为一个人并不总是准确地推广你的餐厅偏好。要获得更准确的餐厅推荐，你问一对夫妇的朋友，并决定访问餐厅R，如果大多数人说你会喜欢它。而不是只是问Tyrion，你想问问Jon Snow，Sandor，Bronn和Bran谁投票决定你是否喜欢餐厅R或不。这意味着您已经构建了决策树的合奏分类器 - 也称为森林。

你不想让所有的朋友给你相同的答案 - 所以你提供每个朋友略有不同的数据。你也不确定你的餐厅偏好，是在一个困境。你告诉提利昂你喜欢开顶屋顶餐厅，但也许，只是因为它是在夏天，当你访问的餐厅，你可能已经喜欢它。在寒冷的冬天，你可能不是餐厅的粉丝。因此，所有的朋友不应该利用你喜欢打开的屋顶餐厅的数据点，以提出他们的建议您的餐厅偏好。

通过为您的朋友提供略微不同的餐厅偏好数据，您可以让您的朋友在不同时间向您询问不同的问题。在这种情况下，只是稍微改变你的餐厅偏好，你是注入随机性在模型级别（不同于决策树情况下的数据级别的随机性）。您的朋友群现在形成了您的餐厅偏好的随机森林。

随机森林是一种机器学习算法，它使用装袋方法来创建一堆随机数据子集的决策树。模型在数据集的随机样本上进行多次训练，以从随机森林算法中获得良好的预测性能。在该整体学习方法中，将随机森林中所有决策树的输出结合起来进行最终预测。随机森林算法的最终预测通过轮询每个决策树的结果或者仅仅通过使用在决策树中出现最多次的预测来导出。

例如，在上面的例子 - 如果5个朋友决定你会喜欢餐厅R，但只有2个朋友决定你不会喜欢的餐厅，然后最后的预测是，你会喜欢餐厅R多数总是胜利。

A.为什么使用随机森林机器学习算法？

（1）有很多好的开源，在Python和R中可用的算法的自由实现。

（2）它在缺少数据时保持准确性，并且还能抵抗异常值。

（3）简单的使用作为基本的随机森林算法可以实现只用几行代码。

（4）随机森林机器学习算法帮助数据科学家节省数据准备时间，因为它们不需要任何输入准备，并且能够处理数字，二进制和分类特征，而无需缩放，变换或修改。

（5）隐式特征选择，因为它给出了什么变量在分类中是重要的估计。

B.使用随机森林机器学习算法的优点

（1）与决策树机器学习算法不同，过拟合对随机森林不是一个问题。没有必要修剪随机森林。

（2）这些算法很快，但不是在所有情况下。随机森林算法当在具有100个变量的数据集的800MHz机器上运行时，并且50,000个案例在11分钟内产生100个决策树。

（3）随机森林是用于各种分类和回归任务的最有效和通用的机器学习算法之一，因为它们对噪声更加鲁棒。

（4）很难建立一个坏的随机森林。在随机森林机器学习算法的实现中，容易确定使用哪些参数，因为它们对用于运行算法的参数不敏感。一个人可以轻松地建立一个体面的模型没有太多的调整

（5）随机森林机器学习算法可以并行生长。

（6）此算法在大型数据库上高效运行。

（7）具有较高的分类精度。

C.使用随机森林机器学习算法的缺点

他们可能很容易使用，但从理论上分析它们是很困难的。

随机森林中大量的决策树可以减慢算法进行实时预测。

如果数据由具有不同级别数量的分类变量组成，则算法会偏好具有更多级别的那些属性。 在这种情况下，可变重要性分数似乎不可靠。

当使用RandomForest算法进行回归任务时，它不会超出训练数据中响应值的范围。

D.随机森林机器学习算法的应用

（1）随机森林算法被银行用来预测贷款申请人是否可能是高风险。

（2）它们用于汽车工业中以预测机械部件的故障或故障。

（3）这些算法用于医疗保健行业以预测患者是否可能发展成慢性疾病。

（4）它们还可用于回归任务，如预测社交媒体份额和绩效分数的平均数。

（5）最近，该算法也已经被用于预测语音识别软件中的模式并对图像和文本进行分类。

Python语言中的数据科学库实现随机森林机器学习算法是Sci-Kit学习。

R语言的数据科学库实现随机森林机器学习算法randomForest。

❷ 如何运用机器学习解决复杂系统的预测问题

现实生活中预测通常难做到精准，比如股市，自然灾害， 长久的天气预测。

在市场这种系统里， 有两个关键要素， 一个是个体和个体之间的互相作用（博弈），一个是系统与外部环境（地球资源）之间的相互作用（反馈），因此而形成复杂模式（Pattern）， 这种模式通常很难预测。
而这种类型的系统我们通常定义为复杂系统： 由大量单元互相作用组成的系统， 由于集体行为的非线性（总体不等于个体之和）， 而形成具备无数层级的复杂组织。或者称为涌现性。
复杂科学即研究复杂系统的一套联系不同尺度现象的数学方法。在人类试图理解那些和自身生存最相关的东西时，而经典物理学的还原论（把整体拆成部分）思维的却不适用。物理预测的核心方法是动力学方法, 即人们由实验出发抽象出引起运动改变的原因, 把这些原因量化为变量，用微分方程来描述, 从而取得对整个未来的精确解，如麦克斯韦方程组可以预测从光波的速度到磁线圈转动发电任何的电磁学现象。而你却无法通过了解市场上每个人的特性就很好的预测整个市场走势。
复杂系统难以预测的原理可以从以下几方面理解：
1， 高维诅咒: 构成现实生活的系统往往被大量未知变量决定， 比如生物由无数的细胞组成。 基因，是由无数独立的单元组成的， 市场， 由无数的交易者组成， 这些用物理的描述方法来预测， 就是极高维度空间的运动问题。维度，首先使得再简单的方程形式都十分复杂难解。
此处补充维度的科学定义： 维度是一个系统里可以独立变化的变量个数， 一个有非常多变量的系统，如复杂网络，假如每个变量不是互相独立，也可以是低维系统。 比如一个军营里的方阵，即使人数众多， 也会因为大家都做着一模一样的动作，而只有一个独立变量，成为一维系统。
2， 非线性诅咒：高维度系统的维度之间具有复杂的相互作用，导致我们不能把系统分解为单一维度然后做加法的方法研究。 高维加上非线性我们将得到对初级极为敏感的混沌系统。

非线性的一个重要推论是组织的产生， 因为非线性，1+1可以大于2或小于2， 为组织的产生提供了理论基础。
3， 反馈诅咒： 复杂系统中反馈无处不在， 即使是一个简单的一维系统， 反馈也可以使得系统的特性很丰富， 最典型的反馈是某种记忆效应， 使得系统产生复杂的路径依赖， 此刻你的现实与历史深刻关联，而关联方法导致复杂的模式产生。
反身性是一种由预测产生的特殊反馈， 当你预测股市的价格， 会引起你的交易策略变化从而影响你的预测， 是为反身性。
4， 随机诅咒: 复杂系统往往含有不包含确定规律的随机噪声，加上这些噪声， 系统的行为更加难预测， 而很多时候， 我们也无法区分一个系统里发现的模式是噪声导致还是由于元件之间的相互作用。
这四大诅咒是这些系统难以理解和预测的原因， 而这个时候， 复杂系统和机器学习的方法论可以作为一种非常有力的手段帮我们从复杂性中挖掘模式。
第一种方法叫模型驱动（Model approch）， 即想办法找到事物变化的原因， 用一种降维的思路列出微分方程， 即从非常繁复的要素中化简出最重要的一个或者两个， 从而化繁琐为简单，不管三七二十一先抓住主要矛盾。其中的范例便是非线性动力学。
注： 此处我们有两个基本假设让非线性动力学得到简化，一个是只讨论连续变量，另一个是不考虑系统内的随机性（无噪声项）。
1， 如果一个系统可以化简到一维， 那么你只需要研究其内部存在的反馈性质并描述它即可。 负反馈导致稳定定点产生， 正反馈导致不稳定性。 很多事物多可以抽象为一维系统，包括简单环境下的人口增长问题。
2， 如果一个系统可以化简到二维， 那么你需要研究两个维度间的相互作用，最终可以互为负反馈而稳定下来，互为正反馈而爆发，或者产生此消彼长的周期轨道。 比如恋爱中的男女是个二维系统， 互为负反馈就回到普通朋友， 互为正反馈在爱欲中爆发-比如罗密欧与朱丽叶， 此消彼长那是玩捉迷藏的周期游戏。
3， 如果一个系统是三维的， 则混沌可能产生。 混沌即对初值极为敏感的运动体系。 你一旦偏离既定轨道一点， 即几乎无法回去。
4， 如果一个系统大于三维， 那么你需要用一个复杂网络描述它的运动， 这个时候我们可以得到我们复杂系统的主角- collective phenomena & emergence。 复杂网络的性质主要取决于单体间相互作用的方式， 以及系统与外界交换能量的方法， 这两者又息息相关。 最终我们得到涌现。

复杂网络的动力学往往混沌难以预测，对于高维混沌系统， 第一个方法也只能给出对事物定性的描述， 而我们可以祭出我们的第二种方法: 先不管数据背后错综复杂的动因，而是直接以数据驱动我们的预测。
这其中的哲学内涵即贝叶斯分析框架： 即先不预测， 而是列出所有可能的结果及根据以往知识和经验每种结果发生的可能性（先验概率），之后不停吸收新观测数据， 调整每种可能结果的概率大小（后验概率），将想得到的结果概率最大化（MAP）最终做出决策。
如果你把贝叶斯分析的框架自动化， 让电脑完成， 你就得到机器学习的最基本框架。
机器学习如果可以进入一个问题中， 往往要具备三个条件：
1， 系统中可能存在模式
2， 这种模式不是一般解析手段可以猜测到的。
3， 数据可以获取。
如果三点有一点不符，都很难运用机器学习。
机器学习的一个核心任务即模式识别， 也可以看出它和刚才讲的复杂系统提到的模式的关系。我们讲复杂系统难以通过其成分的分析对整体进行预测，然而由于复杂系统通常存在模式， 我们通常可以模式识别来对系统进行归类， 并预测各种可能的未来结果。比如一个投行女因为工作压力过大而自杀了， 那么在她之前的活动行为数据（比如点击手机的某些app的频率）里是否可能存在某种模式? 这种模式是否可以判定她之后的行为类型？ 并且这个过程可否通过历史数据由计算机学习？如果都可以，这就是一个机器学习问题。
刚才讲的几大诅咒， 高维， 非线性， 复杂反馈，随机性也称为机器学习需要核心面对的几大困难， 由此得到一系列机器学习的核心算法。

机器学习在现实生活中被用于非常多的方面， 最常见的如商务洞察（分类，聚类， 推荐算法）， 智能语音语义服务（时间序列处理，循环网络）， 各种自动鉴别系统如人脸识别，虹膜识别 ，癌症检测（深度卷积网络）， 阿尔法狗，机器人控制（深度强化学习算法）。 而由方法论分， 又可以分成有监督学习， 无监督学习， 和强化学习。

在八月份的巡洋舰科技的《机器学习vs复杂系统特训课》中，我着重讲了几种机器学习的基本方法：
1. 贝叶斯决策的基本思想：
你要让机器做决策， 一个基本的思路是从统计之前数据挖掘已有的模式（pattern）入手， 来掌握新的数据中蕴含的信息。 这个pattern在有监督学习的例子里， 就是把某种数据结构和假设结论关联起来的过程，我们通常用条件概率描述。 那么让机器做决策， 就是通过不停的通过新数据来调整这个数据结构（特征）与假设结果对应的条件概率。通常我们要把我们预先对某领域的知识作为预设（prior），它是一个假设结果在数据收集前的概率密度函数，然后通过收集数据我们得到调整后的假设结果的概率密度函数， 被称为后验概率（posterior），最终的目标是机器得到的概率密度函数与真实情况最匹配， 即 Maximum a posterior(MAP)， 这是机器学习的最终目标。
2， 朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络：
分类，是决策的基础，商业中要根据收集客户的消费特征将客户分类从而精准营销。 金融中你要根据一些交易行为的基本特征将交易者做分类。 从贝叶斯分析的基本思路出发我们可以迅速得到几种分类器。
首当其冲的朴素贝叶斯分类器，它是机器学习一个特别质朴而深刻的模型：当你要根据多个特征而非一个特征对数据进行分类的时候，我们可以假设这些特征相互独立（或者你先假设相互独立），然后利用条件概率乘法法则得到每一个分类的概率， 然后选择概率最大的那个作为机器的判定。
图： 朴素贝叶斯分类器的基本框架， c是类别， A是特征。
如果你要根据做出分类的特征不是互相独立，而是互相具有复杂关联，这也是大部分时候我们面临问题的真相， 我们需要更复杂的工具即贝叶斯网络。 比如你对某些病例的判定， 咳嗽， 发烧， 喉咙肿痛都可以看做扁条体发炎的症候， 而这些症候有些又互为因果， 此时贝叶斯网络是做出此类判定的最好方法。构建一个贝叶斯网络的关键是建立图模型 ， 我们需要把所有特征间的因果联系用箭头连在一起， 最后计算各个分类的概率。

图：贝叶斯网络对MetaStatic Cancer的诊断，此处的特征具有复杂因果联系
贝叶斯分析结合一些更强的假设，可以让我们得到一些经常使用的通用分类器， 如逻辑斯提回归模型，这里我们用到了物理里的熵最大假设得到玻尔兹曼分布， 因此之前简单贝叶斯的各个特征成立概率的乘积就可以转化为指数特征的加权平均。 这是我们日常最常用的分类器之一。 更加神奇的是， 这个东西形式上同单层神经网络。

图： logistic函数，数学形式通玻尔兹曼分布， 物理里熵最大模型的体现
3, 贝叶斯时间序列分析之隐马模型：
贝叶斯时间序列分析被用于挖掘存储于时间中的模式，时间序列值得是一组随时间变化的随机变量，比如玩牌的时候你对手先后撒出的牌即构成一个时间序列。 时间序列模式的预设setting即马尔科夫链， 之前动力学模式里讲到反馈导致复杂历史路径依赖，当这种依赖的最简单模式是下一刻可能出现的状态只与此刻的状态有关而与历史无关， 这时候我们得到马尔科夫链。
马尔科夫链虽然是贝叶斯时间序列分析的基准模型，然而现实生活中遇到的时间序列问题， 通常不能归于马尔科夫链，却可以间接的与马尔科夫链关联起来，这就是隐马过程，所谓含有隐变量的马尔科夫过程。

图： 隐马过程示意

语音识别就是一类特别能利用隐马过程的应用， 在这里语音可以看做一组可观测的时间序列， 而背后的文字是与之关联的马尔科夫链， 我们需要从可观测的量， 按照一定的概率分布反推不可观测的量， 并用马尔科夫链的观点对其建模， 从而解决从语音到文字的反推过程。 当今的语音识别则用到下面紧接讲的深度学习模型。
4， 深度学习
刚刚讲的分类问题， 只能根据我们已知的简单特征对事物进行分类， 但假设我们手里的数据连需要提取的特征都不知道， 我们如何能够对事物进行分类呢？ 比如你要从照片识别人名， 你都不知道选哪个特征和一个人关联起来。 没关系， 此时我们还有一个办法， 就是让机器自发学习特征， 因此祭出深度学习大法。通常在这类问题里， 特征本身构成一个复杂网络，下级的特征比较好确定， 而最高层的特征， 是由底层特征的组合确定的， 连我们人类自己都不能抽象出它们。
深度学习即数据内涵的模式（特征）本身具备上述的多层级结构时候，我们的机器学习方法。 从以毒攻毒的角度看， 此时我们的机器学习机器也需要具有类似的多级结构，这就是大名鼎鼎的多层卷积神经网络。深度学习最大的优势是具有更高级的对“结构”进行自动挖掘的能力，比如它不需要我们给出所有的特征，而是自发去寻找最合适对数据集进行描述的特征。 一个复杂模式-比如“人脸” 事实上可以看做一个简单模式的层级叠加， 从人脸上的轮廓纹理这种底层模式， 到眼睛鼻子这样的中级模式， 直到一个独特个体这样最高级的复杂模式， 你只有能够识别底层模式，才有可能找到中级模式， 而找到中级模式才方便找到高级模式， 我们是不能从像素里一步到达这种复杂模式的。 而是需要学习这种从简单模式到复杂模式的结构， 多层网络的结构应运而生。
图： 从具体特征到抽象特征逐级深入的多级神经网络
6， RNN和神经图灵机
如果时间序列数据里的模式也包含复杂的多层级结构， 这里和我之前说的复杂系统往往由于反馈导致复杂的时间依赖是一致的， 那么要挖掘这种系统里的模式， 我们通常的工具就是超级前卫的循环神经网络RNN，这种工具对处理高维具有复杂反馈的系统有神效， 因为它本身就是一个高维具有复杂时间反馈的动力学系统。
图： 循环神经网络， 过去的信息可以通过循环存储在神经元之间
当一个复杂时间序列的问题里面， 每个时间点的信息都可以对未来以任何方式产生复杂影响， 那么处理这种复杂性的一个办法就是用循环神经网络，让它自发学习这种复杂结构。 比如一个城市里的交通流， 或者人与人之间的对话。
神经图灵机是在多层卷积神经网络或递归网络基础上加上一个较长期的记忆单元， 从而达到处理需要更复杂时间关联的任务， 比如对话机器人。 而神经图灵机最厉害的地方在于他可以通过机器学习传统的梯度下降法反向破译一个程序， 比如你写了一个python程序， 你用很多不同的输入得到很多对应的输出， 你可以把它给神经图灵机训练， 最终本来对程序丝毫无所知的神经图灵机居然可以如同学会了这个程序。

❸ 如何用机器学习挑选座驾

❹ 用机器学习怎样进行盈利预测能否具体举一个例子

做盈利预测，首先有一系列特征，并且每条数据都有一个标签值，特征可以包括收入，支出等等数据，标签值可以对应盈利和非盈利，采用神经网络可以对数据进行拟合

❺ 机器学习可以预测股票走向，靠谱么

这种是不靠谱的，
因为机器的学习，
想要预测走向，
也是通过大数据来进行分析的。
这一个是根据以前的分析进行的，
所以说这一个是不靠谱的

❻ 机器学习都有什么用

人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人
医疗用于各类拟合预测
金融高频交易
互联网数据挖掘、关联
再具体一点，比如水产的水质预测
比如无人汽车，应用了机器学习和神经网络

❼ 有没有大佬能利用机器学习预测30天后股票涨跌情况啊，我实现不出来，头都大了

考虑两个最简单的模型，第一个是趋势跟随，也就是正在上涨的股票后面大概率还会延续上涨，正在下跌的股票后面大概率还会延续下跌。第二个是均值回归，就是跌得多了，一定会涨；涨的过头了，一定会跌。用这两个作为输出，实现预测。

❽ 想用机器学习做数据预测，大概就是根据材料的以往实验数据预测将来走向，想问下该怎么实现

数据预测不一定需要用到机器学习，回归分析足够了，而且这样的外推常常不一定准确，还需要对结果进行统计学检验，如果要用到机器学习的话我推荐你是用matlab，里面的算法都是封装好的直接使用，我也推荐你几个预测算法
GRNN（广义回归神经网络）：这个方法涉及到神经网络，对小样本数据有较好预测。
SVM回归预测分析
SVM的信息粒化时序回归预测：svm学过机器学习都应该了解，它不仅可以用于分类，同样可用于数据预测外推，一个股票预测的例子很有意思
其他的还有自组织竞争网络（模式分类、预测）、灰色神经网络预测
原创答案，打字回答不易，如果满意望采纳，谢谢！

❾ 机器学习预测集的准确率要达到多少

vivo Z3手机密码忘记了需要电脑端线刷刷机或者专门的解锁工具才能解锁成功的，在手机上双清清除手机数据或者卡刷刷机都是没有效果的，亲测过！ 具个人所知目前的话还没有vivoZ3的官方线刷包，只有第三方的，第三方的比较不安全，所以个人好说建议你在电脑端用解锁工具进行解锁； 有需要的、你准备一台电脑、数据线，参考一下步骤进行解锁： 1、电脑上先下载好VIVOZ3的解锁工具包：vivo Z3解锁工具包下载 2、解压好工具包，打开里面解锁说明文件，参考里面解锁说明进行操作，安装好手机驱动 3、手机在关机状态下按住手机音量加减键不要松开，再连接电脑，等待3-5分钟即可解锁成功 4、解锁完手机就是一个新机需要从新注册手机账户进入 备注：1、手机解锁过后手机就是新机了，手机原来的资料将会全部清空 2、手机在连接电脑的时候手机驱动不好识别，建议你更换usb端口或者手机数据线多试几次看看！ 一般都是可以的，这是免刷机解锁，操作安全有效！

❿ 机器学习中预测函数为什么等于期望

如果把模式识别类问题看作函数拟合机器学习就相当于输入正反实例输出期望结论值的一个函数逼近不同的机器学习方法相当于一个函数结构，多数传统模式识别方法都是简单结构的，这就造成如果问题的复杂度较高就会超出方法可达到的最好程度最基本的例子是线性分类器无法正禒讥操客鬲九叉循常末确划分+--+这样的模式简单来说所谓的学习能力就是方法本能可能达到的最大复杂度。应用方面就是在一定允许错误率下可以逼近的问题的复杂程度。学习能力强的如神经网络、SVM，只要允许的复杂度足够，几乎可以达到任意复杂问题的逼近能力。与学习能力相对的是泛化能力，就是预测新样本的准确率。