分类算法常用于构建垃圾邮件过滤、图像识别、金融风控等离散变量的预测模型。例如，可以使用逻辑回归模型对金融信贷客户风险评估，判断其是否为违约客户，或者使用决策树分类模型对图像进行分类，区分其中的不同物体。3. 聚类算法 聚类算法用于将数据点分成不同的组，每个组包含相似的数据点，预测无标签数据集中的数据点所...
许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或类别的概率）而不是连续的数值。2.1 Logistic 回归（正则化）Logistic 回归是与线性回归相对应的一种分类方法，且该算法的基本概念由线性回归推导而出。Logistic 回归通过 Logistic 函数（即 Sigmoid 函数）将预测映射到 0 到 1 中间，因此...
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...
-支持向量回归:支持向量回归是一种通过构建一个最优的超平面,来预测连续型变量的回归算法。它与支持向量机类似,但目标是拟合一个函数,而不是分类。支持向量回归算法适用于非线性回归问题和存在噪声的数据。 3.聚类算法: 聚类算法是一种无监督学习算法,用于将数据划分为相似的组或簇。它基于数据特征之间的相似性,来...
本文将介绍人工智能的基础算法分类中的回归与聚类两种算法。 一、回归算法 回归算法用于研究变量之间的关系,并根据已有数据拟合出一个函数模型,用于预测或解释未知数据。以下是常见的回归算法: 1.线性回归(Linear Regression):线性回归是一种最简单的回归算法,通过拟合一个线性方程来描述输入变量和输出变量之间的线性关系...
总结: 分类、回归和聚类是机器学习中常用的三种算法。分类算法用于将数据集划分为不同的类别,回归算法用于预测连续型变量的值,聚类算法用于将数据集中的样本分成不同的类别或簇。在实际应用中,我们根据具体问题的特点和需求选择合适的算法。希望本文对读者有所帮助。©...
一口气学完十大机器学习算法,线性回归、逻辑回归、SVM支持向量机、聚类算法、集成算法、EM算法和高斯模型、决策树与随机森林、贝叶斯算法、隐马尔科夫模型、降维算法 1145 10 21:06:40 App 【2025最新】人工智能机器学习入门全套教程:Python机器学习算法基础入门。|Numpy|KNN|线性回归|梯度下降|逻辑回归|决策树算法|聚类...
机器学习,一言以蔽之就是人类定义一定的计算机算法,让计算机根据输入的样本和一些人类的干预来总结和归纳其特征和特点,并用这些特征和特点和一定的学习目标形成映射关系,进而自动化地做出相应反应的过程。这个反应可能是做出相应的标记或判断,也可能是输出一段内容——
聚类算法示意图 根据不同的聚类方式,聚类算法细分为以下3种: 1. 阶层式聚类法(Hierarchical Clustering):使用自下而上(Agglomerative)逐步收敛群集,或是由上而下(Divisive)将所有数据点分割至相应的群集。 2. 分割式聚类法(Partitional Clustering):如K-means,先制定群的数目后,再使用演算法找出最佳的分群方式及相关...
比较常用的聚类算法有K-Means、DBSCAN等几种,基本思路都是利用每个向量之间的“距离”——这里指的是空间中的欧氏距离或者曼哈顿距离。从远近来进行彼此是否更适于从属与同一类别来做的分类判断。 假如有三个1维样本,一个180,一个179,一个150,这三个向量如果要分成两类的话,应该是180和179这两个分在一个类别,...