简介:机器学习领域的基本功能类型通常按照学习模式、预测目标和算法适用性来分类。这些类型包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 机器学习领域的基本功能类型通常按照学习模式、预测目标和算法适用性来分类。这些类型包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习,它们可以进一步细化为特定的任务,如分类、回...
二、回归 线性回归 用直线进行拟合。 逻辑回归 用logistic函数拟合。 三、聚类 (1)基于分层的聚类 AGNES算法 先将每个样本看成一个初始聚类簇,然后在算法运行的每一步中找出距离最近的两个聚类簇进行合并,不断重复,直到达到预设的聚类簇的个数。 (2)基于划分的聚类 k-means算法 首先随机从数据中选k个点,每个...
分类(Classification) 回归(Regression) 聚类(Clustering) 降维(Dimensionality Reduction) 区别 1、分类(Classification) 监督学习,给定了非连续(离散)的属性值,通过一定的逻辑将样本进行归类 2、回归(Regression) 监督学习,产生连续连续的结果,通常是一条回归曲线,和分类问题相似 3、聚类(Clustering) 无监督学习,没有给...
降维是机器学习另一个重要的领域, 降维有很多重要的应用,特征的维数过高, 会增加训练的负担与存储空间, 降维就是希望去除特征的冗余, 用更加少的维数来表示特征.降维算法最基础的就是PCA了, 后面的很多算法都是以PCA为基础演化而来。
聚类:用于发现数据中的自然分组,例如客户细分、社交网络分析等。 降维:用于减少特征数量,保持数据的重要信息,例如图像处理、文本数据分析等。 总结 在机器学习中,回归、分类、聚类和降维有广泛的应用,不同的技术对特定问题提供了不同的解决方案。对初学者来说,掌握这些基本步骤和代码实现非常重要。在执行这些步骤时,建...
鸢尾花数学大系之《机器学习》 《机器学习》设置了24个话题,对应四大类机器学习经典算法(回归、分类、降维、聚类)。每类算法不多不少正好6个话题。此外,“鸢尾花书”之前的6本书铺垫的内容确保大家能够完全理解、充分掌握这24个机器学习算法。#机 - AI探长于20240818发
一键实现百万种高效算法组合|轻松解决评价、降维、聚类、回归、分类、时序预测、多输入多输出问题、概率区间预测|一键导出代码 Lvy-呀 02:11 更新!动动手指就可以实现超多算法的工具箱|涉及时序预测,分类,回归,降维,聚类,评价 Lvy-呀 49:42 看完这个视频你就能机器学习了!|一键式机器学习软件详细教程|上百种方法...
百度试题 结果1 题目按照学习任务,机器学习可以分为哪几类( ) A. 分类 B. 聚类 C. 回归 D. 降维 相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C,D 反馈 收藏
百度试题 题目机器学习中的有监督学习分为() A.回归B.聚类C.分类D.降维相关知识点: 试题来源: 解析 A,C 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目下列可以可以通过机器学习解决的任务为( ) A. 聚类、降维 B. 回归、迭代 C. 分类、抽象 D. 派生、推荐 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏