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, ...
六,KNN(K Nearest Neighbor) K近邻(有监督算法,分类算法)K表示K个邻居,不表示距离,因为需要求所有邻居的距离,所以效率低下。 优点:可以用来填充缺失值,可以处理非线性问题 调优方法:K值的选择,k值太小,容易过拟合 应用:样本数少,特征个数较少,kNN更适合处理一些分类规则相对复杂的问题,在推荐系统大量使用 KNN算...
机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的方法,可以分成下面几种类别:监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是从有标记的训练数据中学习一个模型,然后根据这个模型对未知样本进行预测。其中,模型的输入是某一样本的特征,函数的输出是这一样本对应的标签。常见的监督学习算法包括回...
算法通常按使用的机器学习技术(监督式学习、非监督式学习和强化学习)进行分类。最常用的算法使用回归和分类预测目标类别、查找异常数据点、预测值和发现相似性。机器学习技术 随着你逐渐了解机器学习算法,你会发现它们通常属于三种机器学习技术中的一种: 监督式学习 在监督式学习中,算法根据你提供的一组带标签的示例...
随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。 它是一种被称为Bootstrap Aggregation或Bagging的集成机器学习算法。bootstrap是一种强大的统计方法,用于从数据样本中估计某一数量,例如平均值。 它会抽取大量样本数据,计算平均值,然后平均所有平均值,以便更准确地估算真实平均值。在bagging中用到了相同的方法,但最常用...
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:...
决策树是一种监督学习算法，它通过构建树状结构来预测分类或回归问题。决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建树状结构，每个内部节点表示一个特征的比较，每个分支表示一个可能的输出。决策树在金融、医疗和市场营销等领域有广泛应用。决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。树的每个...
随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。 它是一种被称为Bootstrap Aggregation或Bagging的集成机器学习算法。 bootstrap是一种强大的统计方法,用于从数据样本中估计某一数量,例如平均值。 它会抽取大量样本数据,计算平均值,然后平均所有平均值,以便更准确...
支持向量机是一种用于建立分类和回归模型的机器学习算法。它通过将数据映射到高维空间中，找到一个超平面来最大化不同类别之间的间隔，从而实现分类任务。支持向量机具有很强的泛化能力和鲁棒性，并且能够处理高维数据。六、朴素贝叶斯（Naive Bayes）朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它假设特征之间相互独立，并...