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...
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。 它...
聚类分析:聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域,包括数学,计算机科学,统计学,生物学和经济学。在不同的应用领域,很多聚类技术都得到了发展,这些技术方法被用作描述数据,衡量不同数...
1. 聚类 2. 分类 3. 回归 4. 神经网络 数据挖掘和机器学习是处理大量数据的关键技术,它们被广泛应用于数据分析、预测、智能推荐等领域。下面,我们将详细介绍数据挖掘和机器学习相关的算法和模型。 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...
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...
优点:深度学习非常适用于分类音频、文本和图像数据。 缺点:和回归问题一样,深度神经网络需要大量的数据进行训练,所以其也不是一个通用目的的算法。 2.4 支持向量机 支持向量机(SVM)可以使用一个称之为核函数的技巧扩展到非线性分类问题,而该算法本质上就是计算两个称之为支持向量的观测数据之间的距离。SVM 算法寻找...
欢迎来到“机器学习:回归、分类和聚类”学习路径! 该学习路径中的内容与 Microsoft Reactor 中举行的实践研讨会配套,这些研讨会是独立的学习资源(你不必亲临研讨会就能从这些模块中受益)。 在该学习路径中,我们将鼓励你使用 Python 扩展和 Jupyter Notebooks 在 Visual Studio Code (VS Code) 中测试 Python 代码。
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