神经网络是一种模仿人类神经系统的机器学习算法。它是由许多人工神经元组成的,这些神经元对输入数据进行处理,并输出结果。神经网络可以用于分类、回归和聚类问题。神经网络的应用场景包括人脸识别、自然语言处理等。 总结 本文介绍了AI人工智能最常见的机器学习算法,包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、...
在模式识别中,分类器的设计是一个关键步骤。下列哪项不属于常见的分类器( )A. 决策树B. 支持向量机(SVM)C. 神经网络D. 线性回归
决策树、支持向量机和神经网络是机器学习中常用的监督学习算法。决策树可以进行属性选择和剪枝,具备可解释性强的特点;支持向量机可以处理线性和非线性分类问题,且适用于小样本问题;神经网络可以适应非线性关系,对大规模样本和高维特征具有较好的处理能力。 在实际应用中,选择适合的监督学习算法需要综合考虑问题的特点、数...
神经网络是一种模仿人类神经系统的机器学习算法。它是由许多人工神经元组成的,这些神经元对输入数据进行处理,并输出结果。神经网络可以用于分类、回归和聚类问题。神经网络的应用场景包括人脸识别、自然语言处理等。 总结 本文介绍了AI人工智能最常见的机器学习算法,包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、...
139.4-决策树graphviz安装与可视化139 16:56 140.5-信息熵和信息增益概念和公式140 08:47 141.6-手写代码计算信息熵141 29:32 142.7-手写代码计算信息熵对比不同属性信息增益142 15:05 143.8-作业要求143 02:41 144.1-决策树原理:代码筛选决策树的根节点144 33:34 145.3-决策树鸢尾花分类案例145 11:54...
本题考查人工智能技术的描述。神经网络、决策树和支持向量机都是人工智能和机器学习领域的专业术语。神经网络是一种模拟人脑结构的计算模型,决策树是一种用于分类和回归的树状模型,支持向量机是一种用于分类和回归分析的监督学习模型。而机器码是计算机底层的二进制代码,不属于人工智能领域的专业术语。故选C。
1-支持向量机所能带来的效果 08:56 2-决策边界可视化展示 09:53 3-软间隔的作用 10:33 4-非线性SVM 06:53 5-核函数的作用与效果 16:16 七、神经网络:1-深度学习要解决的问题 07:56 2-深度学习应用领域 14:07 3-计算机视觉任务 05:49 4-视觉任务中遇到的问题 10:02 5-得分函数 07...
3、决策树算法(运用了DecisionTreeClassifier以及GradientBoostingClassifier函数) 4、神经网络算法(运用了MLPClassifier函数) 5、支持向量机算法(运用了SVC函数) 我的比较思路是对比各种算法的运行时间长短,训练集、测试集准度,ROC曲线图像以及对比算法各自的优缺点。
监督学习算法的发展史和它们之间的关系:从文氏图到回归、决策树、支持向量机和人工神经网络,在这篇文章中,我将解释有监督的机器学习技术如何相互关联,将简单模型嵌套到更复杂的模型中,这些模型本身嵌入到更复杂的算法中。
从线性回归中发展出的另外有两个机器学习系列是:支持向量机和人工神经网络。 支持向量机 (SVM) 是一种线性模型,它通过所谓的最大边距超平面将两个类分开,可以写成满足以下等式的点集 x: 将两类数据分开以使它们之间的距离尽可能大的两个平行超平面定义为 ...