简单地说,k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 决策树: 最优划分属性,结点的“纯度”越来越高。 即如何选择最优划分属性,一般而言,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别,即结点的“纯度”越来越高。 支持向量机(SVM) 是支持(或支撑)平面上把两类类别...
决策树是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它的工作原理类似于流程图，通过一系列的问题来对数...
简单地说,k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 决策树: 最优划分属性,结点的“纯度”越来越高。 即如何选择最优划分属性,一般而言,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别,即结点的“纯度”越来越高。 支持向量机(SVM) 是支持(或支撑)平面上把两类类别...
回归算法、聚类算法、决策树、随机森林、神经网络、贝叶斯算法、支持向量机等十大机器学习算法一口气学完!人工智能/机器学习/深度学习/AI 217 21 8:07:19 App 2024最强【GNN+transformer】教程!论文精读+源码复现!计算机博士手把手写论文!太强了!——(人工智能、深度学习、神经网络、机器学习、AI) 513 21 36:50:...
朴素贝叶斯分类算法 现有的分类算法很多,主要分为两种,一是单一分类器,包括决策树、贝叶斯、人工神经网络、支持向量机等;二是集成学习算法,如Bagging和Boosting等。 贝叶斯 (Bayes)分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法,如朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法。这
3.决策树算法 决策树是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树），其每个非叶节点表示一个特征属性上的...
SVM的目标是最大化这个决策边界的间隔,即数据点到超平面的最短距离。间隔越大,模 SVM 支持向量机 机器学习 算法 人工智能 python与朴素贝叶斯算法(附示例和代码) 朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的概率机器学习算法,用于各种分类任务。本文中,您将对朴素贝叶斯算法和所有必要的概念有一定的理解。1. 引言朴素贝叶斯...
太全面了!线性回归、逻辑回归、梯度下降、SVM支持向量机、随机森林、决策树、贝叶斯、聚类算法、朴素贝叶斯、神经网络等十二大机器学习算法共计141条视频,包括:1 人工智能概述、2 人工智能发展历程、3 人工智能主要分支等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
20种AI算法使用案例 朴素贝叶斯:有效过滤垃圾邮件和相关性文本分类。随机森林:鲁棒的集成学习,用于精确预测。逻辑回归:通过有效的电子邮件分类保护收件箱。决策树:为企业提供洞察力强的客户流失预测。 ...