深度学习和机器学习领域所需掌握的基础算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机(SVM)、集成学习算法、K-最近邻(KNN)算法、K-均值聚类算法、主成分分析(PCA)、梯度下降、深度学习中的各类神经网络。特别需要关注的是深度学习中的各类神经网络,它们是现代机器学习研究和应用的核心,包括但不限于卷积神经网络(CNN...
对于构建机器学习应用,通常包括五个部分,分别是数据导入、数据的探索和特征选择、训练模型、比较模型、输出模型。 启动分类学习器。可以通过直接在命令行窗口输入“Classification Learner”,或者在MATLAB的菜单栏中选择“应用程序”选项卡下的分类学习器应用“Classification Learner”。 输入数据。导入数据的方式有两种,一种...
当基学习器是决策树时,可使⽤包外样本来辅助剪枝 ,或⽤于估计决策树中各结点的后验概率以辅助对零训练样 本结点的处理; 当基学习器是神经⽹络时,可使⽤包外样本来辅助早期停⽌以减⼩过拟合 。 (4)bagging集成优点 Bagging + 决策树/线性回归/逻辑回归/深度学习… = bagging集成学习⽅法 经过上...
算法(algorithm)是机器学习的基础,就像我们在上篇文章中给大家讲过的,目前从事机器学习的研究主要就是集中在两个方向:一个就是开发和优化新的算法,一个就是利用算法进行大数据的挖掘和模型构建。所以,掌握基础的算法是学习机器学习的第一步。 算法概述 机器学习算法可以分为三大类:监督学习、无监督学习和强化学习。...
支持向量机：它寻找一个超平面，将不同类别的数据分开，并最大化两类数据之间的间隔。支持向量机在解决二分类问题上具有极高的精度，是机器学习中的经典算法之一。神经网络：模仿人脑神经元的工作原理，通过多层节点（神经元）相互连接，形成复杂的网络结构。神经网络具有强大的非线性处理能力，能够处理复杂的模式识别和...
机器学习算法可以分为三个大类:监督学习、无监督学习、强化学习。其中: 监督学习对于有标签的特定数据集(训练集)是非常有效的,但是它需要对于其他的距离进行预测。 无监督学习对于在给定未标记的数据集(目标没有提前指定)上发现潜在关系是非常有用的。 强化学习介于这两者之间—它针对每次预测步骤(或行动)会有某种形...
一、什么是机器学习 1. 含义 机器学习machine learning,是人工智能的分支,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,其通过各种算法训练模型,并用这些模型对新问题进行识别与预测。 本质上机器学习是一种从数据或以往的经验中提取模式,并以此优化计算机程序的性能标准。
3。半监督学习 半监督学习算法在部分监督下运行，要么使用有限的标注训练数据，要么使用来自环境的其他纠正信息。这一类的两种算法是生成式对抗网络(GAN)和强化学习(RL)。在这两种情况下，学习机器都是通过下面讨论的类似游戏的过程(自我)训练的。3.1。生成式对抗网络(GAN)。GANs是产生生成模型的学习算法，即根据概率...
本文将介绍机器学习的基础理论与算法,以帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。 一、机器学习的基础理论 1.1统计学基础 机器学习的基础是统计学,通过对大量样本进行分析和建模,从而推断出未知的数据。统计学中的概率论、假设检验和参数估计等方法为机器学习提供了重要的理论基础。 1.2信息论基础 信息论是机器学习...
1.基础概念: (1) 10折交叉验证:英文名是10-fold cross-validation,用来测试算法的准确性。是常用的测试方法。将数据集分成10份。轮流将其中的9份作为训练数据,1分作为测试数据,进行试验。每次试验都会得出相应的正确率(或差错率)。10次的结果的正确率(或差错率)的平均值作为对算法精度的估计,一般还需要进行多次...