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、...
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。
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、...
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...
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...
138.3-决策树的应用和可视化138 24:41 139.4-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...
图像识别4:决策树+神经网络GUI+支持向量机实验 写在最前面 一、实验目的 二、实验内容及结果 (1)决策树 (2)神经网络 (3)支持向量机二分类实验 三、实验心得 四、实验源码 实验八 决策树预测 实验九 神经网络 实验十 支持向量机 一、实验目的 熟练matlab中决策树的使用,初步掌握神经网络的搭建和使用,以及神经...
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。
百度试题 结果1 题目下列哪个不是机器学习的主要算法? A. 决策树 B. 神经网络 C. 支持向量机 D. 数据库查询 相关知识点: 试题来源: 解析 D
熟练matlab中决策树的使用,初步掌握神经网络的搭建和使用,以及神经网络 GUI 的使用方法,了解支持向量机的使用方法; 二、实验内容及结果 1.使用决策数实现西瓜数据集2.0的分类(随机十次的结果取平均); 2.使用决策数实现鸢尾花的分类(随机十次的结果取平均) ; ...