機器學習郵件過濾器

❶ 機器學習應該看哪些書籍

1、人工智慧編程範例

以前，我一直是討厭推薦「For mmies」系列的書籍，因為它們都太過簡單直白。但是，由於這本書的作者都是經驗豐富的數據科學家，我決定破一次例。

即使是零基礎，傻瓜機器學習這本書也能讓讀者快速體驗到機器學習的魅力。盡管書中的例子是用 python 語言寫的，但是其實你並不需要了解 python 的語法。

在本書中，你將了解到機器學習的歷史以及機器學習與人工智慧的不同。作者為我們詳盡地講解了每一個知識點。

在讀本書之前，你只需要一些數學和邏輯方面的基本知識，而並不需要編程的經驗。如果你在讀這本書前從沒接觸過演算法，可能你會有點痛苦，不過仍然可以做一些互補的研究。

❷ 什麼是機器學習，人工智慧，深度學習

人工智慧（AI）、機器學習（machinelearning）和深度學習（deeplearning）都用上了。這三者在AlphaGo擊敗李世乭的過程中都起了作用，但它們說的並不是一回事。

今天我們就用最簡單的方法——同心圓，可視化地展現出它們三者的關系和應用。

如下圖，人工智慧是最早出現的，也是最大、最外側的同心圓；其次是機器學習，稍晚一點；最內側，是深度學習，當今人工智慧大爆炸的核心驅動。

❸ 機器學習的書看不懂怎麼辦

1：個人覺得李航的《統計學習方法》還算可以，屬於基本的機器學習入門書籍。

2：具體可以結合andrew ng的機器學習視頻看--->可以去網易公開課找到，斯坦福大學機器學習

3：嘗試實現一些最基礎的演算法。最簡單的比如樸素貝葉斯分類器，我當年實現第一個機器學習演算法，現在想想還是很激動的。後面的像SVM，決策樹也可以試試。

4：一定要做一點應用，不然，感覺都是理論，一點感覺都不會有的。比如上面的樸素貝葉斯分類器就可以做一個垃圾郵件過濾系統。

5：還有一本書似乎是韓家煒的數據挖掘導論，沒讀過，但是網上推薦挺多的。

6：等你到了一定水平，就可以啃啃PRML了，這個太經典了，有點類似演算法中的演算法導論

❹ 人工智慧在家裡有什麼應用

根除欺詐行為

如果資金已被撤銷，您必須知道從銀行收到的驗證電子郵件和消息。這些是為了避免盜竊和欺詐，並使您免於損失。AI用於監控任何欺詐行為。它通過能夠區分已經過培訓的欺詐性和非欺詐性購買來實現這一點。計算機被提供大量欺詐性和非欺詐性購買樣本，並要求計算出屬於每個類別的交易。

郵件

電子郵件也被淘汰了。 Gmail已成功過濾掉99.9％的垃圾郵件。垃圾郵件過濾器必須不斷學習信號，以捕獲郵件和郵件數據，以擊敗垃圾郵件發送者。Gmail對您的電子郵件進行分類是一種嘗試，可以根據我們對其進行優先排序的方式，將其發送到各自的部分。

視頻游戲

人工智慧自第一個視頻游戲以來一直在使用，但當時沒有人介紹它的復雜性和有效性，並且自從引入改變令人困惑之後，它一直在不斷發展。游戲雖然視頻游戲是人工智慧使用最簡單的，但巨大的市場和需求導致了大量的投資和努力。

社交網路網站

使用機器學習演算法，模擬人類大腦為面部識別功能提供動力的結構。您的新聞源會根據您的喜好自定義，並且會顯示您感興趣的廣告。Pinterest利用計算機視覺，可以自動識別圖像中的對象，然後推薦類似的圖像。機器學習有助於預防垃圾郵件，搜索和發現，廣告效果和電子郵件營銷。

虛擬個人助理

智能手機配備了語音轉文字功能，可將您的音頻轉換為文本。谷歌使用人工神經網路為語音搜索提供動力。亞馬遜憑借其Alexa虛擬助手向前邁出了一步，該助手可以幫助創建待辦事項列表，訂購在線項目，設置提醒和回答問題。 Echo智能揚聲器可以將Alexa整合到舒適的起居室中，您可以輕松提出問題或訂購食物。

智能汽車

想像一下，在開車或享受美味多汁的一餐時閱讀報紙或小說。對的，這是可能的。谷歌的自動駕駛汽車和特斯拉的「自動駕駛」功能新聞猖獗。谷歌開發的一種新演算法允許自動駕駛汽車以與人類類似的方式學習駕駛，這是經驗！盡管特斯拉的自動駕駛功能尚未發展，但這些車型已經成為這項技術突破的標志。

評定

每個學生的噩夢，抄襲檢查員都由機器學習支持。機器學習能夠檢測甚至不在資料庫中的抄襲文本，即外語內容或尚未數字化的內容。相似度函數是演算法密鑰，它輸出兩個文檔相似程度的數值估計。評分是一項繁重的任務，因此，畢業生記錄考試（GRE），使用一個人類讀者和一個名為e-Rater的機器人讀者對論文進行評分。如果結果不匹配，則引入第三個結果以解決差異。配合人類智能和人工智慧可以提高結果的可靠性。

網上購物

在線購物時，您可以搜索某個項目，並可以快速查看更多類似的相關搜索。它是自動組合多個擬合搜索的演算法。設置模式有助於適應和認可客戶的需求。您收到的有關您可能對其他人購買的商品感興趣的建議有助於增加銷售額。主頁上，頁面底部和電子郵件中的個性化推薦也是人工生成的。

在線客戶支持

許多網站都讓客戶有機會在瀏覽時與客戶支持服務人員交談。但很少他們在另一端提供一個真實的人來引導您瀏覽網站或回答您的疑問。你實際上是在談論一個基本的人工智慧。雖然有些人會向您提供一些信息，但其他人則能夠從網站上提取准確，相關的信息。這些聊天機器人無法破譯人類通信的方式，但自然語言處理（NLP）的快速發展改善了這種情況。

❺ 機器學習學習路徑都需要看那些書

機器學習的學習應該看哪些書籍
1：個人覺得李航的《統計學習方法》還算可以，屬於基本的機器學習入門書籍。

2：具體可以結合andrew ng的機器學習視頻看--->可以去網易公開課找到，斯坦福大學機器學習

3：嘗試實現一些最基礎的演算法。最簡單的比如樸素貝葉斯分類器，我當年實現第一個機器學習演算法，現在想想還是很激動的。後面的像SVM，決策樹也可以試試。

4：一定要做一點應用，不然，感覺都是理論，一點感覺都不會有的。比如上面的樸素貝葉斯分類器就可以做一個垃圾郵件過濾系統。

5：還有一本書似乎是韓家煒的數據挖掘導論，沒讀過，但是網上推薦挺多的。

6：等你到了一定水平，就可以啃啃PRML了，這個太經典了，有點類似演算法中的演算法導論7：至於後來，好吧，我還在啃PRML。。。。讓其他人說吧。。

❻ 現在人工智慧發展到什麼程度了

2017-11-30請點藍字＞慎思行慎思行

❼ 華為首席科學家李航博士：我是怎麼樣理解機器學習的

1：個人覺得李航的《統計學習方法》還算可以，屬於基本的機器學習入門書籍。2：具體可以結合andrewng的機器學習視頻看--->可以去網易公開課找到，斯坦福大學機器學習3：嘗試實現一些最基礎的演算法。最簡單的比如樸素貝葉斯分類器，我當年實現第一個機器學習演算法，現在想想還是很激動的。後面的像SVM，決策樹也可以試試。4：一定要做一點應用，不然，感覺都是理論，一點感覺都不會有的。比如上面的樸素貝葉斯分類器就可以做一個垃圾郵件過濾系統。5：還有一本書似乎是韓家煒的數據挖掘導論，沒讀過，但是網上推薦挺多的。6：等你到了一定水平，就可以啃啃PRML了，這個太經典了，有點類似演算法中的演算法導論7：至於後來，好吧，我還在啃PRML。。。。讓其他人說吧。。。

❽ 機器學習有哪些演算法

樸素貝葉斯分類器演算法是最受歡迎的學習方法之一，按照相似性分類，用流行的貝葉斯概率定理來建立機器學習模型，特別是用於疾病預測和文檔分類。 它是基於貝葉斯概率定理的單詞的內容的主觀分析的簡單分類。

什麼時候使用機器學習演算法 - 樸素貝葉斯分類器？

（1）如果您有一個中等或大的訓練數據集。

（2）如果實例具有幾個屬性。

（3）給定分類參數，描述實例的屬性應該是條件獨立的。

A．樸素貝葉斯分類器的應用

（1）這些機器學習演算法有助於在不確定性下作出決策，並幫助您改善溝通，因為他們提供了決策情況的可視化表示。

（2）決策樹機器學習演算法幫助數據科學家捕獲這樣的想法：如果採取了不同的決策，那麼情境或模型的操作性質將如何劇烈變化。

（3）決策樹演算法通過允許數據科學家遍歷前向和後向計算路徑來幫助做出最佳決策。

C．何時使用決策樹機器學習演算法

（1）決策樹對錯誤是魯棒的，並且如果訓練數據包含錯誤，則決策樹演算法將最適合於解決這樣的問題。

（2）決策樹最適合於實例由屬性值對表示的問題。

（3）如果訓練數據具有缺失值，則可以使用決策樹，因為它們可以通過查看其他列中的數據來很好地處理丟失的值。

（4）當目標函數具有離散輸出值時，決策樹是最適合的。

D.決策樹的優點

（1）決策樹是非常本能的，可以向任何人輕松解釋。來自非技術背景的人，也可以解釋從決策樹繪制的假設，因為他們是不言自明的。

（2）當使用決策樹機器學習演算法時，數據類型不是約束，因為它們可以處理分類和數值變數。

（3）決策樹機器學習演算法不需要對數據中的線性進行任何假設，因此可以在參數非線性相關的情況下使用。這些機器學習演算法不對分類器結構和空間分布做出任何假設。

（4）這些演算法在數據探索中是有用的。決策樹隱式執行特徵選擇，這在預測分析中非常重要。當決策樹適合於訓練數據集時，在其上分割決策樹的頂部的節點被認為是給定數據集內的重要變數，並且默認情況下完成特徵選擇。

（5）決策樹有助於節省數據准備時間，因為它們對缺失值和異常值不敏感。缺少值不會阻止您拆分構建決策樹的數據。離群值也不會影響決策樹，因為基於分裂范圍內的一些樣本而不是准確的絕對值發生數據分裂。

E.決策樹的缺點

（1）樹中決策的數量越多，任何預期結果的准確性越小。

（2）決策樹機器學習演算法的主要缺點是結果可能基於預期。當實時做出決策時，收益和產生的結果可能與預期或計劃不同。有機會，這可能導致不現實的決策樹導致錯誤的決策。任何不合理的期望可能導致決策樹分析中的重大錯誤和缺陷，因為並不總是可能計劃從決策可能產生的所有可能性。

（3）決策樹不適合連續變數，並導致不穩定性和分類高原。

（4）與其他決策模型相比，決策樹很容易使用，但是創建包含幾個分支的大決策樹是一個復雜和耗時的任務。

（5）決策樹機器學習演算法一次只考慮一個屬性，並且可能不是最適合於決策空間中的實際數據。

（6）具有多個分支的大尺寸決策樹是不可理解的，並且造成若干呈現困難。

F.決策樹機器學習演算法的應用

（1）決策樹是流行的機器學習演算法之一，它在財務中對期權定價有很大的用處。

（2）遙感是基於決策樹的模式識別的應用領域。

（3）銀行使用決策樹演算法按貸款申請人違約付款的概率對其進行分類。

（4）Gerber產品公司，一個流行的嬰兒產品公司，使用決策樹機器學習演算法來決定他們是否應繼續使用塑料PVC（聚氯乙烯）在他們的產品。

（5）Rush大學醫學中心開發了一個名為Guardian的工具，它使用決策樹機器學習演算法來識別有風險的患者和疾病趨勢。

Python語言中的數據科學庫實現決策樹機器學習演算法是 - SciPy和Sci-Kit學習。

R語言中的數據科學庫實現決策樹機器學習演算法是插入符號。

3.7 隨機森林機器學習演算法

讓我們繼續我們在決策樹中使用的同樣的例子，來解釋隨機森林機器學習演算法如何工作。提利昂是您的餐廳偏好的決策樹。然而，提利昂作為一個人並不總是准確地推廣你的餐廳偏好。要獲得更准確的餐廳推薦，你問一對夫婦的朋友，並決定訪問餐廳R，如果大多數人說你會喜歡它。而不是只是問Tyrion，你想問問Jon Snow，Sandor，Bronn和Bran誰投票決定你是否喜歡餐廳R或不。這意味著您已經構建了決策樹的合奏分類器 - 也稱為森林。

你不想讓所有的朋友給你相同的答案 - 所以你提供每個朋友略有不同的數據。你也不確定你的餐廳偏好，是在一個困境。你告訴提利昂你喜歡開頂屋頂餐廳，但也許，只是因為它是在夏天，當你訪問的餐廳，你可能已經喜歡它。在寒冷的冬天，你可能不是餐廳的粉絲。因此，所有的朋友不應該利用你喜歡打開的屋頂餐廳的數據點，以提出他們的建議您的餐廳偏好。

通過為您的朋友提供略微不同的餐廳偏好數據，您可以讓您的朋友在不同時間向您詢問不同的問題。在這種情況下，只是稍微改變你的餐廳偏好，你是注入隨機性在模型級別（不同於決策樹情況下的數據級別的隨機性）。您的朋友群現在形成了您的餐廳偏好的隨機森林。

隨機森林是一種機器學習演算法，它使用裝袋方法來創建一堆隨機數據子集的決策樹。模型在數據集的隨機樣本上進行多次訓練，以從隨機森林演算法中獲得良好的預測性能。在該整體學習方法中，將隨機森林中所有決策樹的輸出結合起來進行最終預測。隨機森林演算法的最終預測通過輪詢每個決策樹的結果或者僅僅通過使用在決策樹中出現最多次的預測來導出。

例如，在上面的例子 - 如果5個朋友決定你會喜歡餐廳R，但只有2個朋友決定你不會喜歡的餐廳，然後最後的預測是，你會喜歡餐廳R多數總是勝利。

A.為什麼使用隨機森林機器學習演算法？

（1）有很多好的開源，在Python和R中可用的演算法的自由實現。

（2）它在缺少數據時保持准確性，並且還能抵抗異常值。

（3）簡單的使用作為基本的隨機森林演算法可以實現只用幾行代碼。

（4）隨機森林機器學習演算法幫助數據科學家節省數據准備時間，因為它們不需要任何輸入准備，並且能夠處理數字，二進制和分類特徵，而無需縮放，變換或修改。

（5）隱式特徵選擇，因為它給出了什麼變數在分類中是重要的估計。

B.使用隨機森林機器學習演算法的優點

（1）與決策樹機器學習演算法不同，過擬合對隨機森林不是一個問題。沒有必要修剪隨機森林。

（2）這些演算法很快，但不是在所有情況下。隨機森林演算法當在具有100個變數的數據集的800MHz機器上運行時，並且50,000個案例在11分鍾內產生100個決策樹。

（3）隨機森林是用於各種分類和回歸任務的最有效和通用的機器學習演算法之一，因為它們對雜訊更加魯棒。

（4）很難建立一個壞的隨機森林。在隨機森林機器學習演算法的實現中，容易確定使用哪些參數，因為它們對用於運行演算法的參數不敏感。一個人可以輕松地建立一個體面的模型沒有太多的調整

（5）隨機森林機器學習演算法可以並行生長。

（6）此演算法在大型資料庫上高效運行。

（7）具有較高的分類精度。

C.使用隨機森林機器學習演算法的缺點

他們可能很容易使用，但從理論上分析它們是很困難的。

隨機森林中大量的決策樹可以減慢演算法進行實時預測。

如果數據由具有不同級別數量的分類變數組成，則演算法會偏好具有更多級別的那些屬性。 在這種情況下，可變重要性分數似乎不可靠。

當使用RandomForest演算法進行回歸任務時，它不會超出訓練數據中響應值的范圍。

D.隨機森林機器學習演算法的應用

（1）隨機森林演算法被銀行用來預測貸款申請人是否可能是高風險。

（2）它們用於汽車工業中以預測機械部件的故障或故障。

（3）這些演算法用於醫療保健行業以預測患者是否可能發展成慢性疾病。

（4）它們還可用於回歸任務，如預測社交媒體份額和績效分數的平均數。

（5）最近，該演算法也已經被用於預測語音識別軟體中的模式並對圖像和文本進行分類。

Python語言中的數據科學庫實現隨機森林機器學習演算法是Sci-Kit學習。

R語言的數據科學庫實現隨機森林機器學習演算法randomForest。

❾ 我要用svm演算法過濾文本垃圾郵件，要掌握svm多少的知識，還有我一點不懂，該看什麼書好

svm演算法的問題當然要去matlabsky網站，裡面有關於SVM的專版，建議先學學matlab基礎再去看！
不知道你是本科還是研究生，這種classification的問題光看書是沒有用的一定要實際的編程才行