Boosting就是把若干个分类效果并不好的分类器综合起来考虑,会得到一个效果比较好的分类器。 下图,左右两个决策树,单个看是效果不怎么好的,但是把同样的数据投入进去,把两个结果加起来考虑,就会增加可信度。 图9-1 算法原理展示 Adaboost 的例子,手写识别中,在画板...
数据、计算力和算法被认为是人工智能发展的三大核心要素,数据是基础,算法是核心,计算力是支撑。 所有机器学习模型都旨在学习某个函数 (f),该函数提供输入值 (x) 和输出值 (y) 之间最精确的相关性。Y=f(X) 最常见的情况是,我们有一些历史数据X和Y,并且可以部署 AI 模型来提供这些值之间的最佳映射。结果不可...
K- 均值(K-means)是通过对数据集进行分类来聚类的。例如,这个算法可用于根据购买历史将用户分组。它在数据集中找到 K 个聚类。K- 均值用于无监督学习,因此,我们只需使用训练数据 X,以及我们想要识别的聚类数量 K。 该算法根据每个数据点的特征,将每个数据点迭代地分配给 K 个组中的一个组。它为每个 K- 聚...
人工智能领域中就流传着10大算法,它们的原理浅显,很早就被发现、应用,甚至你在中学时就学过,在生活中也都极为常见。 1.线性回归 线性回归(Linear Regression)可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线,并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量(x...
模型原理:决策树是一种监督学习算法,通过递归地将数据集划分成更小的子集来构建决策边界。每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件,每个分支代表一个可能的属性值,每个叶子节点表示一个类别。 模型训练:通过选择最佳划分属性来构建决策树,并使用剪枝技术来防止过拟合。
一、数据：AI的“燃料”数据，被誉为人工智能的“血液”或“燃料”，是AI技术发展的基石之首。没有数据，再先进的算法和强大的计算能力也将无的放矢。在人工智能系统中，数据扮演着至关重要的角色，它不仅是模型训练和学习的基础，也是AI系统不断优化、自我进化的源泉。随着互联网的普及和物联网技术的发展，全球...
5️⃣ K-均值(K-Means)🎯:这是一种聚类算法,通过迭代寻找K个簇的中心来分配数据点到最近的簇中。6️⃣ 支持向量机(SVM)🛡️:支持向量机用于分类和回归分析,通过找到最优分割平面来最大化分类间隔。7️⃣ 最近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)📏:这是一个简单直观的算法,通过测量不同特征...
# 生成模拟数据集 X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1) # 创建线性回归模型对象 lr = LinearRegression() # 训练模型 lr.fit(X, y) # 进行预测 predictions = lr.predict(X) 2、逻辑回归: 模型原理:逻辑回归是一种用于解决二分类问题的机器学习算法,它将连续的输入映射到...
最流行的人工智能10大算法介绍-线性回归(Linear Regression)可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线,并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量(x 值)和数值结果(y 值)。
4️⃣ 聚类算法:将数据划分为几个类别,便于分析和理解。5️⃣ 贝叶斯算法:基于已知条件,预测未来事件的可能性。6️⃣ CNN(卷积神经网络):在图像识别领域大放异彩,通过卷积操作提取图像特征。7️⃣ KNN算法:根据邻近的K个点的平均值来预测新点的值。8️⃣ 人工神经网络:模拟人脑神经元的连接方式...