安川机器人进行学习是大数据、人工智能的核心，是从事社会这个专业领域的必经之路。但是我们懂得算法还远远不能充分体现机器可以学习的价值问题所在。如果你是开发者，方便的机器通过学习，为你涉入该领域研究提供了便捷。不过，能够合理确定一套高商业企业价值的模型，你需要时间很长的积淀。总结八个机器语言学习的核心技术能力以供把控方向。

       1、问题模型化能力
       机器学习的*终目标是实现一个问题的效益，所有的实际问题*终都会转化为一个数据科学优化问题，那么你需要有更好的行业背景了解.. 虽然大量的数据可以大大降低您对行业熟悉度的要求，但数据往往并不都是海量的，熟悉的行业背景知识可以大大提高效率。
       2，复杂的数据结构的能力
       喂入算法是数据是设计好的，结构简单化了的数据，但实际进行数据信息往往有各种经济来源，如图像处理数据、文本分析数据、空间、事件时间序列。..故而可以合理的结构化数据的能力是很有必要的。
       具备3.数据量、数据结构和数据预处理能力
       1）数据量VS异常值
       所谓的异常值，遗漏值，是不是，也不是一个错误值，也是真实情况的体现，原因是数据异常，因为我们可以使用的数据量不够大，不能**地表示这样的数据的整体分布。当足够大，这样，当数据量，无异常异常值，增强了数据的覆盖，如个性化的推荐。
       2）数据平衡VS采样
       如果企业数据进行分布均衡，应尽可能可以避免采样；因为中国上下采样都有其不利因素影响，上采样不得当，使得信息数据中存在大量相同的数据，会导致网络模型过拟合；下采样则必然减少相关数据信息量。
       当数据不平衡时，常用的处理方法有：
       简陋复制少量的样品的样品中 - 易于过度拟合;
       调整进行权重——其效果分析基本近似于上一种；
       随机森林，使每棵树训练样本平衡；
       观察导致不均匀的样品因素，或**因素下进行分类，然后分别培养模式。
       4、理解中国特征、并可以进行有效转换特征的能力
       在海量数据特征中，必须有很多特征具有相关性，往往通过缩小维度有效整合相关数据，从而防止过度拟合，也减轻了计算机的负担；
       转换后特征可以更好地预测。作为连续变量离散化，重新分类离散间隔。 ...
       也可对特征进行重要性排序，绘制特征数量不断增加与模型可以预测分析结果的关系曲线。
       能力5.选择合适的算法.
       1）算法不是越复杂越好，记住：相同的数据，模型拟合效果，当所有类似的算法的复杂度较小时，较少不必要的麻烦，可解释性相对较高。
       2） 在相同算法下，训练的效果会随着信息数据的增加而增加，但超过我们一定影响程度后，训练教学效果将趋于稳定，此时企业应该充分考虑进行更换复杂度较高的算法。
       合理算法的数据可以参考下图..
       机器学习解析八个核心
       6、优化经济损失进行函数的能力
       当数据分布不均，或需要为某一类别增加权重时，需要调整损失函数的权重参数，或增加罚项.. 通过在特定类型的勘误表中增加更多的惩罚来解释它们的权重
       7，能力模型训练和模型集成
       想要训练出我们一个好的模型进行参数也不简单，*好对算法设计参数有较深的理解。可以通过使用网络栅格数据搜索（GridSearchCV）辅助调参，但真正能够得到的好的参数，还需教师要与你长期的经验分析相结合。
       有时单个模型不能很好地拟合数据。 此时，可以融合多个模型进行训练。 有Boosting、Baging两种常见的模型融合。 典型的Adaboost随机森林
       8，错误和经验泛化误差之间的区别
       训练集上的效果我们不能代表中国实际教学效果，要得到好的实际进行预测作用效果，及减小泛化误差。交叉验证企业可以通过实现自己这一研究目的，不过*好还要准备一套系统数据来验证。通俗理解：交叉验证是高考前的各种模考，而*终测试数据的结果就是一个高考结果。