5.K-最近邻(KNN):KNN算法是一种基于实例的学习算法,它根据数据集中的距离度量将新的实例分类到最近的类别中。KNN算法根据距离度量计算待分类项与数据集中每个项的距离,然后选取距离最近的K个项,根据这K个项的类别进行投票,将得票最多的类别作为待分类项的预测类别。KNN的优点是简单、易于理解和实现,但可能会受到...
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...
常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习: 在此学习方式下,输入数据部分被标识,部分没有被标识,这种学习模型可以用来进行预测,但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归,算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸,这些算法首先试图对未标识数据进行建模,在此...
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,...
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...
根据有无标签,监督学习可分类为:传统的监督学习(Traditional Supervised Learning)、非监督学习(Unsupervised Learning)、半监督学习(Semi-supervised Learning)。 (1)传统的监督学习 传统的监督学习的每个训练数据均具有标签(标签可被理解为每个训练数据的正确输出,计算机可通过其输出值与标签对比进行机器学习)。传统的监督...