KNN(k-Nearest Neighbor,K最近邻)分类算法是最简单的机器学习算法之一。该算法最初由Cover和Hart于1968年提出,它根据距离函数计算待分类样本X和每个训练样本的距离(作为相似度),选择与待分类样本距离最小的K个样本作为X的K个最近邻,最后以X的K个最近邻中的大多数样本所属的类别作为X的类别。 步骤 初始化距离为...
1. 回归算法 回归算法用于建立两个或多个变量之间的关系模型，通过对数据进行拟合，预测一个或多个连续变量的值。回归算法的目标是找到一条最佳拟合曲线（直线、二次曲线等），使得该曲线在训练数据上的误差最小化。常见的回归算法包括线性回归、岭回归和Lasso回归等。线性回归：寻找一条最佳的直线来拟合数据，使得该...
本文将介绍机器学习中的三种常见算法:分类、回归和聚类。 一、分类算法 分类是机器学习中最基本的任务之一,其目的是根据给定的数据集将实例划分到不同的类别中。常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯分类器和支持向量机。 1.决策树:决策树是一种基于树形结构的分类方法。它通过对数据集进行递归划分,每次都选择最能...
比如常见的k-Means,分层聚类法,密度聚类等。 k近邻算法(KNN) 方法简介 k近邻算法(k-Nearest Neighbors)是一种基于实例的学习方法,通过计算新样本与训练集中样本之间的距离,选取k个距离最近的样本的标签进行分类或回归预测。分类问题中,采用投票法确定新样本的类别;回归问题中,采用平均值法确定新样本的输出值。 基本...
分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的任务。许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或类别的概率）而不是连续的数值。2.1 Logistic 回归（正则化）Logistic 回归是与线性回归相对应的一种分类方法，且...
1. 聚类 2. 分类 3. 回归 4. 神经网络 数据挖掘和机器学习是处理大量数据的关键技术,它们被广泛应用于数据分析、预测、智能推荐等领域。下面,我们将详细介绍数据挖掘和机器学习相关的算法和模型。 1. 聚类 为了更好地理解聚类,我们可以先来看一个故事。假设你是一家电商公司的数据分析师,负责对用户的购买行为进...
(2)掌握机器学习算法中的二分类、多分类、回归、聚类算法。 02 实例演练 1、谈谈你对机器学习算法与数学建模的了解。 机器学习 ( Machine Learning ) 是一门多领域交叉学科,它涉及到概率论、统计学、计算机科学以及软件工程。机器学习是指一套工具或方法,凭借这套工具和方法,利用历史数据对机器进行“训练”进而“...
在这个过程中,从获得到具体的样本向量,到得出聚类结果,人们是不用进行干预的,这就是“非监督”一词的由来。 二、回归 回归是一种解题方法,或者说“学习”方法,也是机器学习中一块比较重要的概念。 回归的英文是Regression,单词原型的regress大概的意思是“回退,退化,倒退。”其实Regression——回归分析的意思是借用...
优点:深度学习非常适用于分类音频、文本和图像数据。 缺点:和回归问题一样,深度神经网络需要大量的数据进行训练,所以其也不是一个通用目的的算法。 Python 资源:https://keras.io/ R 资源:http://mxnet.io/ 2.4 支持向量机 支持向量机(SVM)可以使用一个称之为核函数的技巧扩展到非线性分类问题,而该算法本质上...
机器学习之聚类、回归、分类算法 机器学习从学习的种类分为“无监督学习”(不对样本数据做任何标记甚至是过程干预)和“有监督学习”(总结训练样本向量与标签的映射关系)。 一。聚类: 是非常典型的无监督学习的一种。聚类的行为本源还是人自身。聚类是通过划分一个个范围,把输入样例进入符合条件的范围,通过映射关系...