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机器学习心得体会 　　通过这次的机器学习，我知道了坚持的重要性，那怕一个最简单的机器人也要花好长时间去做，还可能会失败很多次，但是只要坚持下去就有可能成功。下面是管理资源吧小编为大家收集整理的机器学习心得，欢迎大家阅读。 　　机器学习心得体会　　上午头出去开会，日子一下子清闲了许多。在网上搜集了几个关于人工神经网络的东西，学习了一下，并且利用spss软件实现了一个实例。下面写点心得。 　　人工神经网络的作用： 　　人工神经网络，不属于机器学习，它和机器学习是平行的一个体系，算法多种多样。其是通过模仿自然界生物神经传递信息，来进行学习。人工神经网络可以做的事情其实很多，最典型的就是对于训练样本进行分类。比如，我们现在又一堆混杂在一起的代码，这些代码中包含了C语言，C++，Python，或者还有R的代码等等。这些代码段混杂在一起，我们需要区分它们。这时候，人工神经网络就有了作用。另外一个例子，也是spss手册里给出的例子，比如我们手头有一堆样本，是某个银行贷款申请者的信息，信息包括了这些用户的基本信息，以及信用记录，我们想要在这些用户中标示出潜在的欠款者，此时也可以利用人工神经网络，通过学习，将这些用户分类。 　　人工神经网络的工作原理： 　　首先要介绍神经元模型，神经元其实就是一个有阈值的函数，包括输入，函数，输出。当一组信息输入一个神经元时，神经元通过一个函数，(这里的函数有几种不同类型，但是原理都在于将输入的信息编码，比如将输入的值转化为[-1,1]或者[0,1]的区间上)，编码之后，神经元会对此进行阈值的判定，比如大于某个值，我们就输出1，否则输出0.这样就起到了分类的作用。 　　而神经网络，就是神经元的一个组合。可以有多个层次的感知输入信号，也可以有多层次的输出，并且可以加上信号的反馈。每一层神经元都承担者输入，输出的功能。 　　人工神经网络的核心是通过输入训练样本，不断地调整层与层之间传递的强度，也就是权值。并且利用一个标准，来判定经过调整的权值是否最优。(这里，所谓的标准可以有很多不同的种类，构成了不同的算法，但是归根结底，标准总要求输出的正确分类比例要达到最大)。 　　人工神经网络算法： 　　算法这个东西，涉及到几个函数，比如激励函数。具体的有必要另外写一篇博文。在这里不赘述了。其实关于神经网络，人工智能科学家们已经研究出来了很多不同的算法，并且封装的很好，比如在spss，statistica等软件中，都可以直接通过神经网络选项进行数据挖掘。其具体算法是个黑箱，你只需选择你要使用的方法即可。(当然，这个并不能成为不研究算法的借口) 　　spss实现： 　　spss17之后，封装了神经网络的功能，但是只有多层感知器和径向基函数，只能往前传，没有反馈功效。不过好处就是使用方便，操作傻瓜化。 　　R中的神经网络的包： 　　R中有个函数叫nnet，可以实现神经网络。参数比较复杂，之后会介绍一下相应的函数算法和实现。 　　机器学习心得体会　　随着科技的发展，未来机器人会越来越多地帮人类去完成人自身无法完成的工作。 　　现在，随着人们生活水平的提高，人的血管中的脂肪等大量过剩营养物质堆积，时间久了就像河道内堆满淤泥，人的血管变得越来越狭窄，有的甚至完全堵塞。于是，有了上述情况的人，血压就会升高，有的甚至血管堵塞。由于血压大，而导致毛某些细血管破裂，而出血部位发生在脑部，就会威胁人的生命。因为大脑是人的神经中枢，一旦因为脑血管出血，压迫脑神经，不及时救治就会有生命危险。有的即使救治及时，也可能会落下半身不随的后遗症。 　　因此，未来我想发明一种非常非常小、只以纳米计的机器人，它能深入到人的每一个毛细血管中，就象疏通河道的挖掘机、推土机一样，去清理人的血管，它将血管及血管壁上的废物完全清理干净。只要人定期使用我发明的机器人清理血管，那他的血管就能时刻畅通无阻。所以，以后人们再也不用象现在，由于得了心脑血管疾病，而看着自己喜爱的红烧肉等美食敬而远之了。 　　这种机器人的本事不仅仅就这些，它还能伸入到人的每一个部位，实时传回医生想要的那个部位的影像图片，是不是比现在的X光机方便多了?更为难能可贵的是，这种机器人还能将人体内大量堆积的脂肪清理干净，那些爱美的女性再也不用为瘦身而乱吃减肥药，甚至禁食了。只要使用我发明的机器人，爱美女性就能时刻保持苗条的身材，且想吃什么就吃什么，再也不用担心因营养过剩而出现肥胖了! 　　怎么样，我想发明的机器人本事大吧。 　　机器学习心得体会　　对于机器人，大家可能并不陌生。可是我向大家介绍的机器人却是世界上独一无二的。而且这个机器人的来由还有一段特殊的故事呢! 　　快过年了，我们机器人公司的业务也多了很多。按理说，业务多了，钱肯定就赚的多了。因该是件好事儿，可我们的员工却不怎么开心。这是为什么呢?我只好问