其實在我們的生活中有很多技術都是利用到了機器學習，比如說推薦系統、智慧型美化和聊天機械人等，這些技術在機器學習和資料處理演算法的幫助下已經被大家廣泛使用。在這篇文章中我們給大家介紹一下機器學習中的深度學習以及支援向量機和降維演算法的相關知識，希望這篇文章能夠更好地幫助大家理解機器學習。
首先我們說一下深度學習，深度學習是人工神經網路的最新分支，它受益於當代硬體的快速發展。眾多研究者目前的方向主要集中於構建更大、更複雜的神經網路，目前有許多方法正在聚焦半監督學習問題，其中用於訓練的大資料集只包含很少的標記。深度學習的例子有很多，比如說深玻耳茲曼機（deep boltzmann machine，dbm）、deep belief networks（dbn）、卷積神經網路（cnn）、stacked auto-encoders。而深度學習的優點和缺點是一樣的，就是，在語音、語義、視覺、各類遊戲（如圍棋）的任務中表現極好，演算法可以快速調整，並且能夠適應新的問題。缺點就是需要大量資料進行訓練、訓練要求很高的硬體配置、模型處於「黑箱狀態」，難以理解內部機制、元引數（metaparameter）與網路拓撲選擇困難。
下面我們給大家介紹一下支援向量機，當給定一組訓練事例，其中每個事例都屬於兩個類別中的乙個，支援向量機（svm）訓練演算法可以在被輸入新的事例後將其分類到兩個類別中的乙個，使自身成為非概率二進位制線性分類器。而支援向量機模型將訓練事例表示為空間中的點，它們被對映到一幅圖中，由一條明確的、盡可能寬的間隔分開以區分兩個類別。隨後，新的示例會被對映到同一空間中，並基於它們落在間隔的哪一側來**它屬於的類別。支援向量機的優點就是在非線性可分問題上表現優秀。缺點就是非常難以訓練，並且很難解釋。
而降維演算法是機器學習中乙個有名的演算法，這種演算法和集簇方法類似，降維追求並利用資料的內在結構，目的在於使用較少的資訊總結或描述資料。而這一演算法可用於視覺化高維資料或簡化接下來可用於監督學習中的資料。許多這樣的方法可針對分類和回歸的使用進行調整。降維演算法的案例有很多，比如說主成分分析、主成分回歸、偏最小二乘回歸、sammon 對映、多維尺度變換、投影尋蹤、線性判別分析、混合判別分析、二次判別分析、靈活判別分析。降維演算法的優點就是可處理大規模資料集以及無需在資料上進行假設。缺點就是難以搞定非線性資料、難以理解結果的意義。
在這篇文章中我們給大家介紹了很多關於機器學習的演算法，具體包括深度學習、支援向量機以及降維演算法。學習這些知識是個挺枯燥的過程，但堅持下來你就會享受到成果的喜悅。因此，一定要加油喔，功夫不負有心人。
機器學習中各個演算法的優缺點（一）
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機器學習中各個演算法的優缺點（二）
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各個方法的優缺點
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