分类算法也称为模式识别,是一种机器学习算法,其主要目的是从数据中发现规律并将数据分成不同的类别。分类算法通过对已知类别训练集的计算和分析,从中发现类别规则并预测新数据的类别。常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、K-最近邻、支持向量机等。分类算法广泛应用于金融、医疗、电子商务等领域,以帮助人们...
比如在图像分类中,单个的图像可能包含多个对象,这些对象可以通过算法进行标记,例如公共汽车、红绿灯、斑马线等。 1.4 不平衡分类 不平衡分类是指数据集的实例中具有偏向或者偏态分布的分类问题,也就是一类输入变量的频率高于其他输入变量。比如通过交易数据集中的信用卡检测欺诈交易。通常,此类交易的数量要少得多,因此这...
朴素贝叶斯(Naive Bayesian)是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法,它通过特征计算分类的概率,选取概率大的情况进行分类。 朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于概率论的分类算法。对于大多数的分类算法,在所有的机器学习分类算法中,朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。比如决策树,KNN,...
算法类似性 根据算法的功能和形式的类似性,我们可以把算法分类,比如说基于树的算法,基于神经网络的算法等等。当然,机器学习的范围非常庞大,有些算法很难明确归类到某一类。而对于有些分类来说,同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法: 回归算法是试...
机器学习算法可以分为两大类:监督学习与非监督学习。数据集构成:‘监督学习:特征值+目标值;非监督学习:特征值’。 监督学习: 分类:K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络 回归:线性回归、岭回归 标注:隐马尔可夫模型 注:分类:目标值离散型数据;回归:目标值连续型数据。
SVM算法 支持向量机(Support Vector Machine,常简称为 SVM)是一种监督式学习的方法,可广泛地应用于统计分类以及回归分析。支持向量机属于一般化线性分类器,它能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区,因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。 同时支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有...
在机器学习中,无监督学习就是聚类,事先不知道样本的类别,通过某种办法,把相似的样本放在一起归位一类;而监督型学习就是有训练样本,带有属性标签,也可以理解成样本有输入有输出。 所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。回归和分类的算法区别在于输出变量的类型,定量输出称为回归,或者说是连续变量预测;定性输出称为...
分类(Classification)属于有监督学习(Supervised Learning)中的一类,它是数据挖掘、机器学习和数据科学中一个重要的研究领域。分类模型类似于人类学习的方式,通过对历史数据或训练集的学习得到一个目标函数,再用该目标函数预测新数据集的未知属性。本章主要讲述分类算法基础概念,并结合决策树、KNN、SVM分类算法案例分析各类...
机器学习中常见的分类算法有很多，以下是其中一些常见的分类算法：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...
根据学习方法不同可以将机器学习分为传统机器学习、深度学习、其他机器学习。参考Kaggle机器学习大调查,数据科学中更常见的还是传统经典的机器学习算法,简单的线性与非线性分类器是数据科学中最常见的算法,功能强大的集成方法也十分受欢迎。 最常用的数据科学方法是逻辑回归,而国家安全领域则更为频繁使用神经网络。总的来...