聚类,就像回归一样,有时候人们描述的是一类问题,有时候描述的是一类算法。聚类算法通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并。所以的聚类算法都试图找到数据的内在结构,以便按照最大的共同点将数据进行归类。 常见的聚类算法包括 k-Means 算法以及期望最大化算法(Expectation Maximization,EM)。 优点:让数据变得有...
概述: 随机森林由多个决策树构成,输出的类别是由个别树输出的类别的模式决定的,或者在回归中,是各树预测值的平均值。 应用场景: 用于分类和回归任务,如股票价格预测、疾病预测。 5. 支持向量机 (Support Vector Machines, SVM) 概述: SVM在数据点之间找到最优的分割边界,称为最大边距超平面。SVM可以用于线性分类...
1. 朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier):基于贝叶斯定理和特征条件独立假设,通过计算样本的后验概率来进行分类。它在文本分类和垃圾邮件过滤等任务中应用广泛。 2. 决策树(Decision Tree):通过构建一棵树状结构来进行分类。每个节点表示一个特征,每个分支表示一个特征取值,叶子节点表示一个分类结果。决策树易于理...
1 无监督学习 数据没有标签，算法自行学习数据规则 如：聚类（K-Means），降维方法（PCA），深度学习（...
聚类算法是用来进行聚类分析的一项无监督学习任务,通常需要将数据分组到聚类中。与监督学习的已知目标变量不同,聚类分析中通常没有目标变量。 算法应用 聚类算法可以用于发现数据的自然模式和趋势。聚类分析在EDA阶段非常常见,因为可以得到更多的数据信息。 同样,聚类算法能帮你识别一组数据中的不同部分。一个常见的聚类...
机器学习算法的类型 机器学习算法大致可以分为以下四类: 监督学习:预测的目标或输出变量是已知的。这些算法生成一个函数,该函数将输入映射到输出变量。回归和分类算法属于这一类。在回归中,输出变量是连续的,而在分类中,输出变量包含两个或更多的离散值。一些监督学习算法包括线性回归,逻辑回归,随机森林,支持向量机,决...
4.凝聚层次聚类 按照某种方法进行层次分类,知道满意某种条件位置。 (1)主要分为两类: 1)凝聚:从上到下。首先将每个对象作为一个簇,然后合并这些原子簇为越来越大的簇,知道所有的对象都在一个簇中,或者某个终结条件被满足。 2)分裂:从上到下。首先将所有对象置于同一个簇中,然后逐渐细分为越来越小的簇,直到...
基尼不纯度：在CART（分类与回归树）算法中使用。基尼不纯度每个类别的概率 优势 可解释性强：决策树的...
机器学习是人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的一个重要组成部分。它是一种通过数据和模型自动化推理、预测和决策的技术。在机器学习中,算法是核心。算法是计算机根据数据和任务要求自动推断出来的规则和方法。 本文将详细介绍AI人工智能最常见的机器学习算法。
机器学习算法大致可分为类,分别为监督学习、无监督学习、自监督学习、强化学习。其中监督学习主要包括分类和回归,还有奇特变体(序列生成、语法树预测、目标检测、图像分割)。 常见机器学习算法的分类 1、监督学习 监督学习是目前较常见的机器学习类型。给定一组样本(通常由人工标注),它可以学会将输入数据映射到已知目标...