这些机器学习算法在各个领域都有广泛的应用。例如,决策树可以用于医学诊断,K近邻算法可以用于推荐系统,朴素贝叶斯可用于垃圾邮件过滤,支持向量机可用于图像分类,神经网络可以用于语音识别等。这些算法在实际应用中帮助我们解决了许多问题,并取得了令人瞩目的成果。
2 逻辑回归(Logistic Regression) 3 决策树(Decision Tree) 4 人工神经网络(Artificial Neural Network) 5 k近邻分类(k Nearest Neighbor) 6 期中考试及点评讲解 7 朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian) 8 聚类分析(Cluster Analysis) 9 支持向量机(Support Vector Machine) 10 期末考试及点评讲解 【课程三】Python深度...
1. 决策树 1)决策树的原理 2)决策树的应用 2. 集成学习 1)集成学习的原理 2)集成学习的方法和应用 3. 朴素贝叶斯 1)朴素贝叶斯的原理 2)朴素贝叶斯的应用 4. 支持向量机 1)支持向量机的原理 2)支持向量机的应用 【实操内容】 1. 决策树的实现和应用 2. 随机森林的实现和应用 3. 朴素贝叶斯的实现和...
如果训练集很小,建议采用朴素贝叶斯(Naive Bayes) 但是随着训练集的增大,可以采用其他的逻辑回归,K近邻 决策树(DT)容易理解与解释,主要缺点是容易过拟合,这也正是随机森林(Random Forest, RF)(或者Boosted树)等集成学习算法被提出来的原因。 随机森林(RF)在很多分类问题中经常表现得最好(一般比SVM稍好),且速度快...
分类问题的常见算法有K近邻算法、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、支持向量机（SVM算法）等，后续文章会详细介绍。回归问题：机器学习可以通过对已知的数据进行学习，从而对新的数据进行预测。比如在股票市场中，机器学习算法可以通过学习历史股票价格数据，来预测未来的股票价格。回归问题的常见算法有线性回归等，...
2. 传统机器学习的实现 2.1 随机森林的实现:介绍随机森林算法的基本原理,包括如何构建决策树和如何通过集成多个决策树提升模型性能。 2.2 支持向量机的实现:解释支持向量机(SVM)的工作原理,包括核技巧的应用和模型参数的选择。 2.3 k-...
3 决策树(Decision Tree) 4 人工神经网络(Artificial Neural Network) 5 k近邻分类(k Nearest Neighbor) 6 期中考试及点评讲解 7 朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian) 8 聚类分析(Cluster Analysis) 9 支持向量机(Support Vector Machine) 10 期末考试及点评讲解 ...
(3)随机森林(Random Forest):随机森林是一种集成学习算法,通过构建多个决策树来进行分类。每个决策树都是使用随机样本和随机特征构建的,最终分类结果由所有决策树的投票决定; (4)朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier):朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类器,假设所有特征都相互独立。它通过计算每个类别的概...
近邻算法天生就支持多分类,类似还有决策树、朴素贝叶斯分类,它们区别于感知机、逻辑回归、SVM 这类原生只用于二分类问题的算法。 维度灾难 在高维空间中计算距离的时候,就会变得非常远。 样本不平衡时,预测偏差会比较大。 值大小的选择得依靠经验或者交叉验证得到,不能自己拍脑门随便指定一个。
K近邻算法(KNN) 朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB) 决策树(Decision Tree Model,DT) 随机森林(Random Forest,RF) 支持向量机(SVM) 常见算法 分类问题 聚类算法解决问题的核心思想就是“物以类聚,人以群分” 应用场景:用户分组、用户画像 层次聚类(Hierarchical Clustering) ...