岭回归：在线性回归的基础上加入L2正则化项，以防止过拟合。Lasso回归：也是在线性回归的基础上加入正则化项，但与岭回归不同的是，它使用了L1正则化，可以将某些特征的系数缩减成0，因此也可用于特征选择。回归算法常用于预测房价、股票价格等连续变量的值，以及分析关键因素对某一业务指标的影响程度。例如，可以使用...
一、聚类算法 聚类算法的主要目标是按照某个特定的标准(如距离、密度等)将数据集划分为若干个聚类,使得同一聚类内的数据尽可能相似,不同聚类间的数据尽可能不同。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。 工作原理:通过计算数据点之间的相似度或距离,将相似的数据点归为一类,形成一个聚类。 优缺点:聚类算...
与回归树相对应的分类算法是分类树。它们通常都是指决策树,或更严谨一点地称之为「分类回归树(CART)」,这也就是非常著名的 CART 的算法。 简单的随机森林 优点:同回归方法一样,分类树的集成方法在实践中同样表现十分优良。它们通常对异常数据具有相当的鲁棒性和可扩展性。因为它的层级结构,分类树的集成方法能很...
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利用数据挖掘进行数据分析常用的方法——主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、WEB页挖掘等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 数据分类: 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
非监督学习的降维(PCA,因子学习),关联(apriori,FP trees(FP growth))还有聚类。 监督学习分类和回归。 下面开始吧。 前言: 最近做的任务与降维分类有关,于是乎就将机器学习中的“四大元老”——降维、聚类、分类、回归给弄混了。。。因此,用了很长时间去理解这“四大元老”的具体概念。并借此机会,趁热打铁得...
1. 聚类 为了更好地理解聚类,我们可以先来看一个故事。假设你是一家电商公司的数据分析师,负责对用户的购买行为进行分析。你收集了一些数据,包括用户的购买次数、购买金额、收货地址等信息。你希望能够对这些用户进行分类,找到一些相似的用户群体,从而更准确地了解他们的购买习惯,以便为不同的用户提供更好的服务。
1. 聚类:无监督学习,学习结果将产生几个集合,集合中的元素彼此相似; 2. 分类:有监督学习,学习结果将产生几个函数,通过函数划分为几个集合,数据对象是离散值; 3. 回归:有监督学习,学习结果将产生几个函数,通过函数产生连续的结果,数据对象是连续值;
本系列是机器学习课程的系列课程,主要介绍机器学习中分类回归和聚类算法中的评价函数。 参考 机器学习常见评价指标 Python sklearn机器学习各种评价指标——Sklearn.metrics简介及应用示例 本门课程的目标 完成一个特定行业的算法应用全过程: 懂业务+会选择合适的算法+数据处理+算法训练+算法调优+算法融合 +算法评估+持...
总的来说，随机森林算法作为一种基于决策树的集成学习算法，在分类、回归和聚类等任务中具有广泛的应用。它通过随机选取样本和特征来构建决策树，避免了决策树过拟合的问题，并具有较好的泛化能力和处理不平衡数据集的能力。在实践中，我们需要注意决策树数量和深度的选择、特征选择以及对缺失值和异常值的处理等。通过...