大家好，今天给各位分享机器学习的算法的一些知识，其中也会对简述如何实现机器学习算法进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！本文目录如何让“算法公平”成为机器学习的一部分简述如何实
大家好，今天给各位分享机器学习的算法的一些知识，其中也会对简述如何实现机器学习算法进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！
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如何让“算法公平”成为机器学习的一部分
一个有趣的问题，我理解题主想问的是如何避免算法扩大或者固化原有的一些偏见，比如再进行犯罪预警分析时更容易对黑人的照片做出有潜在犯罪倾向判断。今天在头条上还看到一篇报道，最近美国一所大学发表了一项研究工作，基于人的照片判断这个人是不是具有同性恋倾向，个人觉得这也是一个典型例子，仅仅因为训练样本里面同性恋普遍比较瘦，比较清秀，经过训练后算法就会把长相清秀的男生当做同性恋。。。
个人认为，为了避免算法受固有偏见的影响，最好的办法就是对机器学习算法的训练数据做审查和处理。算法本质是只是一个总结输入数据规律的工具，俗话说garbagein，garbageout，如果算法的训练数据里犯罪分子都是黑人，那也没法抱怨训练得到的模型会更加有偏见。反过来，如果对算法的训练数据做合理的审查和纠正，比如发现犯罪分子的样本没有包括白种人，然后补充一定比例的白人罪犯的照片，算法抱有偏见，对黑人不公的可能性就会大大降低。
简述如何实现机器学习算法
机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。
没有一个机器学习算法是万能的，也没有一个机器学习算法是没有缺点的。
数据分析常用的十个机器学习算法：
1.线性回归
2.逻辑回归
3.线性判别分析
4.分类和回归树
5.朴素贝叶斯。全文：https://www.toutiao.com/i6592105143649436164/
机器学习的学习路线，适合初学者，机器学习需要强大的数学功底。
计算机视觉常用哪些机器学习算法
常用的聚类分类算法都有用到例如神经网络、支持向量机等时下最火的算法还是deeplearning
机器学习算法是怎么想出来的
个人愚见，不对的请指摘。万事万物都可以总结出一定的数学规律，形成数学模型。
最早的时候人们为了完成特定的任务制定了特定的规则，并按照规则执行。后来随着生产力的发展，机器出现了。于是人们就想，为什么不让机器按照设定好的规则来完成任务呢。于是乎，程序开发。
再后来，人们发现之前是人类制定规则让机器执行，那为什么不能让机器从特定的工作中找出规律总结出规则呢，于是乎，人们开始研究如何能让机器发现规律总结规律。这样人们投入到数学建模等相关研究工作。
最终，在模型和大量数据学习和验证下，解决各个场景问题的算法就被发明出来了！
Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢
你这问题就不对，几乎没有人使用“Python库”编写机器学习算法。
在你反驳我之前，我需要提醒你注意我斜体的部分。没错，的确有很多人用“Python语言”编写机器学习算法，因为它可以支持非常快速的原型设计和全面的问题解决能力。但是，他们使用的库却没有一个是用Python语言写的。事实上，他们通常用Fortran或者C++语言来编写，然后用Python的轻量封装来封装后提供接口。
如果你只是用Python调用一个用高度优化的C++语言写成的库，那么Python本身是快是慢就不重要了。
关于机器学习的算法和简述如何实现机器学习算法的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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