机器学习算法朴素贝叶斯原理 机器学习十大算法？
机器学习十大算法？
一、决策树
二、随机森林算法
三、逻辑回归
四、SVM
五、朴素贝叶斯
六、K最近邻算法
七、K均值算法
八、Adaboost算法
九、神经网络
十、马尔可夫
贝叶斯算法的特点？
(1)朴实贝叶斯模型发源于古典的数学理论，具体分类效率比较很稳定。
(2)对小规模战争的数据表现非常好，都能够主要是用于多分类任务的处理，比较适合增量式训练，尤其是在数据量超出内存的情况下，能够一批批的去增量训练。
(3)算法简单，对缺乏数据不太皮肤。
希望帮到你。
浙大人工智能专业今年开始招生，AI专业将如何发展？
机器学习方向是最近几年比较热门行业的方向，一声声云计算和大数据的发展，机器学习得到了比较广泛的的关注和应用，在智慧医疗、智慧交通、智慧物流、自动驾驶等领域有大量的实现机器学习的从空中落下项目。目前科技公司对机器学习领域的人才求贤若渴，具体方向的研究生待遇也比较比较高，因此最近一两年报考机器学习方向的研究生也很多。很多报考机器学习方向的研究生并到底在进组之前要拥有哪些知识结构。
机器学习的目的简单点说那就是从一堆凌乱无序的数据中可以找到背后的规律，一般的机器学习步骤除了数据收集、数据整理、算法设计、算法实现程序、算法训练、算法验证和算法应用等。与大数据以数据为中心有所不同，机器学习以数据为基础，以算法为中心，以应用为目的。例如以机器学习为基础的智慧辅助诊疗项目，基础是大量的历史病例资料，然后把或者的算法提出当前病人的参考治疗方案，而这个方案会给医生很多专业的建议，方便啊医生提出治疗方案。的的的应用有自动驾驶等场景的应用。
了解了机器学习的目的和操作步骤，下面我就能介绍一下不需要做哪些知识储备。机器学习的核心是算法设计，所以我这对机器学习方向的研究生来说，必须做好的知识储备那是算法设计与分析。在进项目组之前知道一点最常见的一种的机器学习算法是更加有必要的，.例如像支持向量机、进入虚空、朴实贝叶斯、决策树、Apriori等比较普遍算法。另要比较熟练在用一门编程语言，这里比较好帮我推荐不使用Python语言。Python语言比较比较简单易学，另在机器学习领域使用Python做算法利用也非常普遍，大部分机器学习项目都需要Python汇编语言。
必须会从机器人与数据挖掘为切人口，未来再次出现硬件软件的融合化道路。
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