🌟 决策树:可用于预测数值和分类,直观运用概率分析的图解法。 🌟 Bagging算法:装袋算法,提高分类、回归算法的准确率和稳定性。 🌟 Stacking:集成学习模型,训练多层学习器结构,合并预测结果为新特征集。 🌟 提升方法:减小监督式学习中偏差的机器学习算法。 🌟 随机森林:适用于分类和回归问题,减少决策树过拟合...
forward propagation:激活函数的输出将传输到下一组节点,这种传输过程被称为向前传输 backward propagation:从一组初始化的随机网络权重开始,在监督学习环境中训练神经网络是一个迭代过程,其中将预测与标记数据的实际值进行比较,并通过制定的性能度量进行评估,然后调整网络权重以减小网络的总误差,如果调整过程通过网络的各层...
百度试题 结果1 题目列举4种监督式学习算法?相关知识点: 试题来源: 解析 答: K-近邻算法(k-Nearest Neighbors) (1分) 线性回归(Linear Regression) (1分) 逻辑回归(Logistic Regression) (1分) 支持向量机(1分) (备注:列出任意4种即可得分)反馈 收藏 ...
监督式学习算法基础 1监督式学习的基本要素定义 1.1特征组 X样本空间 在一个监督式学习问题中,每个对象的n个特征构成的向量x=(x1, x2,x3,...,xn),特征组所有可能的取值集合为X,称X为样本空间 1.2标签 Y标签空间 在回归问题中,训练数据带有一个数值标签,y∈∈R;在k元分类问题中,训练数据含有一个k维向量...
1监督式学习的基本要素定义 1.1特征组 X样本空间 在一个监督式学习问题中,每个对象的n个特征构成的向量x=(x1, x2,x3,...,xn),特征组所有可能的取值集合为X,称X为样本空间 1.2标签 Y标签空间 在回归问题中,训练数据带有一个数值标签,y\(\in\)R;在k元分类问题中,训练数据含有一个k维向量标签y\(\in...
百度试题 结果1 题目下列算法中不属于监督式学习算法的是()A. K-近邻算法 B. 线性回归 C. 逻辑回归 D. K-Means算法 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
监督式机器学习实际应用中的机器学习在大部分情况下我们都会使用监督式学习。监督式学习指的是你拥有一个输入变量和一个输出变量,使用某种算法去学习从输入到输出的映射函数这种学习方式就称之为监督式学习,因为算法学习从训练数据集学习的过程可以被看成类似于一名教师在
几种监督式学习算法的比较 本文的作者是计算机工程师Kevin Markham;热衷烹饪,痴迷戏剧,偶尔参加铁人三项运动;为General Assembly讲授为期11周的数据科学课程,在SlideRule指导学生学习数据科学,还是约翰·霍普金斯大学数据科学Coursera专项课程的社区教学助理(CTA);业余时间制作视频教程参加Kaggle的比赛。日前他撰文谈及了几种...
几种监督式学习算法的比较 我所讲授的数据科学课程涵盖了该领域大部分内容,但尤其关注机器学习(machinelearning)。除了讲授模型的评估过程和度量方法以外,很明显,我们还讲算法本身,主要是监督式学习(supervisedlearning)算法。 在为期11周的课程接近尾声的时候,我们花了几个小时检查所用的课程资料。我们希望学生能够逐渐理...