人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支,有几百种不同的算法。(其中深度学习就是其中的一类算法,我们会单独讨论),重要的人工神经网络算法包括:感知器神经网络(Perceptron Neural Network), 反向传递(Back Propagation), Hopfield网络,自组织映射(Self-Organizing Map, SOM)。学习矢量量化(Learning Vector Quantization, ...
机器学习(Machine Learning,简称ML)是人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的一个分支,它是一种让计算机从数据中学习和改进的方法,而无需明确编程指令。机器学习的目标是使计算机能够从经验中学习,并且能够通过学习改进自己的性能。 传统的计算机程序是由程序员编写明确的规则和指令,以便计算机执行特定任务。而在机器...
2、无监督学习算法 (Unsupervised Algorithms) 这类算法没有特定的目标输出,算法将数据集分为不同的组。 3、强化学习算法 (Reinforcement Algorithms) 强化学习普适性强,主要基于决策进行训练,算法根据输出结果(决策)的成功或错误来训练自己,通过大量经验训练优化后的算法将能够给出较好的预测。类似有机体在环境给予的...
算法:主成分分析算法(PCA) 3、半监督学习 监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据,以及同时使用标记数据,来进行模式识别工作。 半监督学习适合由少量标签的样本和大量无标签的样本,可以实现较高的准确性预测。 4、迁移学习 迁移学习指的是一个预训练的模型被重新用在另一个学习...
3、K-近邻算法 （1）简单原理说明 K近邻KNN（k-nearest neighbor）是一种简单易懂的机器学习算法，其原理是找出挨着自己最近的K个邻居，并且根据邻居的类别来确定自己的类别情况。比如红色点，挨着其最近的5个点（K=5时）如上图，如果该5个点中多数均为A类，那么红色点就归为A类。此处涉及几个点，一是距离...
机器学习十大常用算法 1.决策树 根据一些feature(特征)进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,在继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可以根据这棵树上的问题,将数据划分到合适的叶子上。 2.随机森林 在源数据中随机选取数据,组成几个子集:...
一、机器学习算法大致可以分为三类: 1、监督学习算法 (Supervised Algorithms) 在监督学习训练过程中,可以由训练数据集学到或建立一个模式(函数 / learning model),并依此模式推测新的实例。该算法要求特定的输入/输出,首先需要决定使用哪种数据作为范例。例如,文字识别应用中一个手写的字符,或一行手写文字。主要算法...
🔥6大机器学习核心算法。✅吴恩达老师 在其创办的人工智能周讯《The Batch》上更新了一篇博文,👉总结了机器学习领域多个基础算法的历史溯源,并总结到:(机器学习中)不断学习与更新基础知识是十分重要的。与其他技术领域一样,随着研究人员的增加、研究成果数量的增长,机器学习领域也在不断发展,但有些基础算法与核心...
3、K-近邻算法 (1)简单原理说明 K近邻KNN(k-nearest neighbor)是一种简单易懂的机器学习算法,其原理是找出挨着自己最近的K个邻居,并且根据邻居的类别来确定自己的类别情况。 比如红色点,挨着其最近的5个点(K=5时)如上图,如果该5个点中多数均为A类,那么红色点就归为A类。
朴素贝叶斯算法的核心思想是通过考虑特征概率来预测分类,即对于给出的待分类样本,求解在此样本出现的条件下各个类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类样本属于哪个类别。 在机器学习中如KNN、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法,也就是直接学习出特征输出Y 和特征X 之间的关系(决策函数Y = f ( X ) 或者条件...