机器学习邮件过滤器

❶ 机器学习应该看哪些书籍

1、人工智能编程范例

以前，我一直是讨厌推荐“For mmies”系列的书籍，因为它们都太过简单直白。但是，由于这本书的作者都是经验丰富的数据科学家，我决定破一次例。

即使是零基础，傻瓜机器学习这本书也能让读者快速体验到机器学习的魅力。尽管书中的例子是用 python 语言写的，但是其实你并不需要了解 python 的语法。

在本书中，你将了解到机器学习的历史以及机器学习与人工智能的不同。作者为我们详尽地讲解了每一个知识点。

在读本书之前，你只需要一些数学和逻辑方面的基本知识，而并不需要编程的经验。如果你在读这本书前从没接触过算法，可能你会有点痛苦，不过仍然可以做一些互补的研究。

❷ 什么是机器学习，人工智能，深度学习

人工智能（AI）、机器学习（machinelearning）和深度学习（deeplearning）都用上了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。

今天我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系和应用。

如下图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。

❸ 机器学习的书看不懂怎么办

1：个人觉得李航的《统计学习方法》还算可以，属于基本的机器学习入门书籍。

2：具体可以结合andrew ng的机器学习视频看--->可以去网易公开课找到，斯坦福大学机器学习

3：尝试实现一些最基础的算法。最简单的比如朴素贝叶斯分类器，我当年实现第一个机器学习算法，现在想想还是很激动的。后面的像SVM，决策树也可以试试。

4：一定要做一点应用，不然，感觉都是理论，一点感觉都不会有的。比如上面的朴素贝叶斯分类器就可以做一个垃圾邮件过滤系统。

5：还有一本书似乎是韩家炜的数据挖掘导论，没读过，但是网上推荐挺多的。

6：等你到了一定水平，就可以啃啃PRML了，这个太经典了，有点类似算法中的算法导论

❹ 人工智能在家里有什么应用

根除欺诈行为

如果资金已被撤销，您必须知道从银行收到的验证电子邮件和消息。这些是为了避免盗窃和欺诈，并使您免于损失。AI用于监控任何欺诈行为。它通过能够区分已经过培训的欺诈性和非欺诈性购买来实现这一点。计算机被提供大量欺诈性和非欺诈性购买样本，并要求计算出属于每个类别的交易。

邮件

电子邮件也被淘汰了。 Gmail已成功过滤掉99.9％的垃圾邮件。垃圾邮件过滤器必须不断学习信号，以捕获邮件和邮件数据，以击败垃圾邮件发送者。Gmail对您的电子邮件进行分类是一种尝试，可以根据我们对其进行优先排序的方式，将其发送到各自的部分。

视频游戏

人工智能自第一个视频游戏以来一直在使用，但当时没有人介绍它的复杂性和有效性，并且自从引入改变令人困惑之后，它一直在不断发展。游戏虽然视频游戏是人工智能使用最简单的，但巨大的市场和需求导致了大量的投资和努力。

社交网络网站

使用机器学习算法，模拟人类大脑为面部识别功能提供动力的结构。您的新闻源会根据您的喜好自定义，并且会显示您感兴趣的广告。Pinterest利用计算机视觉，可以自动识别图像中的对象，然后推荐类似的图像。机器学习有助于预防垃圾邮件，搜索和发现，广告效果和电子邮件营销。

虚拟个人助理

智能手机配备了语音转文字功能，可将您的音频转换为文本。谷歌使用人工神经网络为语音搜索提供动力。亚马逊凭借其Alexa虚拟助手向前迈出了一步，该助手可以帮助创建待办事项列表，订购在线项目，设置提醒和回答问题。 Echo智能扬声器可以将Alexa整合到舒适的起居室中，您可以轻松提出问题或订购食物。

智能汽车

想象一下，在开车或享受美味多汁的一餐时阅读报纸或小说。对的，这是可能的。谷歌的自动驾驶汽车和特斯拉的“自动驾驶”功能新闻猖獗。谷歌开发的一种新算法允许自动驾驶汽车以与人类类似的方式学习驾驶，这是经验！尽管特斯拉的自动驾驶功能尚未发展，但这些车型已经成为这项技术突破的标志。

评定

每个学生的噩梦，抄袭检查员都由机器学习支持。机器学习能够检测甚至不在数据库中的抄袭文本，即外语内容或尚未数字化的内容。相似度函数是算法密钥，它输出两个文档相似程度的数值估计。评分是一项繁重的任务，因此，毕业生记录考试（GRE），使用一个人类读者和一个名为e-Rater的机器人读者对论文进行评分。如果结果不匹配，则引入第三个结果以解决差异。配合人类智能和人工智能可以提高结果的可靠性。

网上购物

在线购物时，您可以搜索某个项目，并可以快速查看更多类似的相关搜索。它是自动组合多个拟合搜索的算法。设置模式有助于适应和认可客户的需求。您收到的有关您可能对其他人购买的商品感兴趣的建议有助于增加销售额。主页上，页面底部和电子邮件中的个性化推荐也是人工生成的。

在线客户支持

许多网站都让客户有机会在浏览时与客户支持服务人员交谈。但很少他们在另一端提供一个真实的人来引导您浏览网站或回答您的疑问。你实际上是在谈论一个基本的人工智能。虽然有些人会向您提供一些信息，但其他人则能够从网站上提取准确，相关的信息。这些聊天机器人无法破译人类通信的方式，但自然语言处理（NLP）的快速发展改善了这种情况。

❺ 机器学习学习路径都需要看那些书

机器学习的学习应该看哪些书籍
1：个人觉得李航的《统计学习方法》还算可以，属于基本的机器学习入门书籍。

2：具体可以结合andrew ng的机器学习视频看--->可以去网易公开课找到，斯坦福大学机器学习

3：尝试实现一些最基础的算法。最简单的比如朴素贝叶斯分类器，我当年实现第一个机器学习算法，现在想想还是很激动的。后面的像SVM，决策树也可以试试。

4：一定要做一点应用，不然，感觉都是理论，一点感觉都不会有的。比如上面的朴素贝叶斯分类器就可以做一个垃圾邮件过滤系统。

5：还有一本书似乎是韩家炜的数据挖掘导论，没读过，但是网上推荐挺多的。

6：等你到了一定水平，就可以啃啃PRML了，这个太经典了，有点类似算法中的算法导论7：至于后来，好吧，我还在啃PRML。。。。让其他人说吧。。

❻ 现在人工智能发展到什么程度了

2017-11-30请点蓝字＞慎思行慎思行

❼ 华为首席科学家李航博士：我是怎么样理解机器学习的

1：个人觉得李航的《统计学习方法》还算可以，属于基本的机器学习入门书籍。2：具体可以结合andrewng的机器学习视频看--->可以去网易公开课找到，斯坦福大学机器学习3：尝试实现一些最基础的算法。最简单的比如朴素贝叶斯分类器，我当年实现第一个机器学习算法，现在想想还是很激动的。后面的像SVM，决策树也可以试试。4：一定要做一点应用，不然，感觉都是理论，一点感觉都不会有的。比如上面的朴素贝叶斯分类器就可以做一个垃圾邮件过滤系统。5：还有一本书似乎是韩家炜的数据挖掘导论，没读过，但是网上推荐挺多的。6：等你到了一定水平，就可以啃啃PRML了，这个太经典了，有点类似算法中的算法导论7：至于后来，好吧，我还在啃PRML。。。。让其他人说吧。。。

❽ 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。

❾ 我要用svm算法过滤文本垃圾邮件，要掌握svm多少的知识，还有我一点不懂，该看什么书好

svm算法的问题当然要去matlabsky网站，里面有关于SVM的专版，建议先学学matlab基础再去看！
不知道你是本科还是研究生，这种classification的问题光看书是没有用的一定要实际的编程才行