年顶级机器学习算法和,机器学习十大算法( 二 ) _学习

LSTM 与 GRU 网络使得我们可以使用被称为「门（gate）」的记忆模块或结构来控制记忆，这种门可以在合适的时候传递或重置值。优点：长短期记忆和门控循环单元神经网络具备与其它循环神经网络一样的优点，但因为它们有更好的记忆能力，所以更常被使用场景举例：自然语言处理、翻译9. 卷积神经网络（convolutional neural network）：卷积是指来自后续层的权重的融合，可用于标记输出层。
世界上最聪明的机器学习算法是什么？

首先，先理解人工智能、机器学习、深度学习三者的关系人工智能是机器学习的首要范畴。机器学习是深度学习的首要范畴，也即深度学习是机器学习的一个子集，机器学习是人工智能的一个子集。近年来这个领域的兴起应该归功于深度学习，人工智能和机器学习这个领域近年来一直在解决一系列有趣的问题，比如自动驾驶、人脸识别等。人工智能有三个层次，分别是：（1）计算智能：高效快速地求解出结果，包括遗传算法、群体智能（蚁群、粒子群）、模拟退火等；（2）感知智能：让计算机看得见，听得到，包括图像识别、语音识别等；（3）认知智能：最高一个层次的人工智能，包括自然语言处理和机器人等。
机器学习是实现人工智能的一种重要方法机器学习就是用算法真正解析数据，不断学习，然后对世界中发生的事做出判断和预测。此时，研究人员不会亲手编写软件、确定特殊指令集、然后让程序完成特殊任务，相反，研究人员会用大量数据和算法“训练”机器，让机器学会如何执行任务。按照学习的方法，可以将机器学习分为四类：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习其中：监督学习针对有标签数据集，它通过学习出一个模型（其实就是一个函数）来拟合数据，按照模型（函数）的输出结果是否离散又可以分为两类，分别是：（1）输出结果为离散值，则为分类问题（常见的分类算法：KNN、贝叶斯分类器、决策树、SVM、神经网络、GBDT、随机森林等）；（2）输出结果为连续值，则为回归问题（有线性回归和逻辑回归两种）。
而无监督学习针对没有标签的数据集，它将样本按照距离划分成类簇，使得类内相似性最大，类间相似性最小。通过观察聚类结果，我们可以得到数据集的分布情况，为进一步分析提供支撑。常见的聚类算法有K-means、高斯混合模型和LDA 。因机器学习需要人为的参与，那么有没有一种让机器学习的算法，那就是深度学习深度学习：实现机器学习的技术深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。综上所述，深度学习是人工智能后续的发展方向，但是实现深度学习需要较多的数据和计算能力来训练模型，并非所有场景都适用，所以，在实际情况下，不要最求什么最聪明的算法，应该是追求最合适当前场景的算法。
有没有必要把机器学习算法自己实现一遍？

如果你是个搬砖的，那不需要；如果你是个前端开发工程师，那不需要；如果你是后端开发工程师，那也不需要；如果你做人工智能或ai的应用集成工作，那实现一遍最好，不实现一遍多少会影响工作效率；如果你搞数据标注一类工作的，那也不需要；如果你做ai算法的，那必要性比较大；如果你做ai方向科研的，这应该是基本功吧。