逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法。它假设输入和输出之间存在一个非线性的关系,并使用一个sigmoid函数将输入变量映射到0和1之间的输出。逻辑回归的应用场景包括信用卡欺诈检测、客户流失预测等。 决策树 决策树是一种基于树结构的机器学习算法。它将数据集分解成多个小的子集,直到每个子集都可以用一个简单的...
01-1-支持向量机所能带来的效果 08:56 02-2-决策边界可视化展示 09:53 03-3-软间隔的作用 10:32 04-4-非线性SVM 06:53 05-5-核函数的作用与效果 16:16 第三章:监督学习分类算法之决策树算法 08:30 02-2-熵的作用 06:40 03-3-信息增益原理 08:42 04-4-决策树构造实例 07:41 ...
如果不能达到你的目的,我们再选择更加复杂的算法,比如支持向量机,神经网络等等。 逻辑回归是用来处理分类问题的,其分类边界不一定都是线性的,也可以是非线性的。如下图,一条非线性的决策边界将已有的数据点分成了两类。 ② 算法展示 下面是代码,细节与前面所述的大体算法步奏基本一致: 代码 参数介绍: 下面的算法...
第十七章:支持向量机实验分析 1-支持向量机所能带来的效果 08:56 2-决策边界可视化展示 09:53 3-软间隔的作用 10:32 4-非线性SVM 06:53 5-核函数的作用与效果 16:16 第十八章:神经网络算法原理 1-深度学习要解决的问题 07:56 2-深度学习应用领域 14:07 3-计算机视觉任务 05:49 4-视觉...
用于监督分类的算法包括A支持向量机、B决策树、C神经网络和D线性回归。以下是这些算法的简要介绍: 支持向量机(SVM):SVM是一种强大的监督学习算法,特别适用于解决二元分类问题。其核心思想在于寻找一个最优的超平面,使得不同类别之间的间隔最大化,从而实现高效的分类。SVM在处理非线性问题时,通过核函数将数据映射到高...
一个视频看懂今年的诺贝尔物理学奖 今年的诺贝尔物理学奖奖给了人工神经网络的发明。几十年的人工智能发展史,各种机器学习方法群雄逐鹿,最终,神经网络一统天下,成为最主流的人工智能流派。你是否想了解这段历史?当你和某些人工智能专家聊天时,是否会经常听到一些名词,线性回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树,这些词...
百度试题 结果1 题目用于监督分类的算法有()。 A. 线性回归 B. 决策树 C. 支持向量机 D. 神经网络 相关知识点: 试题来源: 解析 BCD 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目在大数据营销中,以下哪些是数据挖掘的常见算法?( )。 A. 决策树 B. 神经网络 C. 支持向量机 D. 线性回归 相关知识点: 试题来源: 解析 ABCD 反馈 收藏
包含线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机与神经网络识别手写数字等机器学习基本模型的python实现,数据,以及详细的中文注释 "Python implementations of introductory machine learning models, including linear regression, logistic regression, decision tree, random forest, support vector machine, along with...
5-L1正则化套索回归权重衰减梯度下降公式 10:03 6-L2正则化岭回归原理详解 16:22 7-Ridge算法使用 16:40 8-Lasso回归使用 22:48 9-ElasticNet弹性网络使用 06:32 10-作业 01:12 1-天池工业蒸汽量不同模型不同处理得分整理 11:13 2-多项式回归升维概念介绍 ...