百度试题 结果1 题目下列机器学习常用算法中哪个属于分类算法?() A. K-means B. 最小距离分类器 C. KNN(K近邻) D. 逻辑回归 相关知识点: 试题来源: 解析 BCD 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目第31题,以下算法中属于分类算法的是() A. KNN算法 B. 逻辑回归 C. 随机森林 D. Kmeans 相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C 反馈 收藏
对于监督学习而言,回归和分类是两类基本应用场景;对于非监督学习而言,则是聚类和降维。K-means属于聚类算法的一种,通过迭代将样本分为K个互不重叠的子集。 对于K-means聚类而言,首先要确定的第一个参数就是聚类个数K。具体的方法有以下两种,第一种是目的导向,根据先验知识或者研究目的,直接给定一个具体的K值,比如...
今天图图来聊聊K-平均算法(k-means clustering)——一种流行于数据挖掘领域的聚类分析方法。 1. 聚类与K-means 1.1 分类与聚类 分类问题是机器学习中最常见的一类问题(还有回归与聚类等问题),其目标为确定一个事物所属的类别。例如,当我们要判定一个水果是西瓜、苹果,还是橘子时,可以先给一些各种类型的水果(贴好...
聚类任务的本质就是分类,将相似的东西划归为同一类。由于数据集中没有标签,因此无监督聚类任务的难点在于很难直接评估模型的效果,模型调参也没有清晰的依据,K-means算法是机器学习中经典的聚类算法 K-means 算法的基本思想是将所有的数据划分为 K 个簇,K 的数值是人为设定的,簇中心的定义是质心,即该簇中所有的向...
简单粗暴!精讲逻辑回归、聚类算法Kmeans算法、线性回归实验分析,机器学习算法原理+代码!逻辑回归可能是世界上使用最广泛的单一分类算法共计6条视频,包括:逻辑回归算法、逻辑回归代码、Kmeans算法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
现在,考虑下面的例子,其中点的分布不是圆形的。如果我们对这些数据使用 k-means 聚类,你认为会发生什么?它仍然试图以循环方式对数据点进行分组。那不太好!k-means 无法识别正确的分类: 因此,我们需要一种不同的方法来将数据点分配给聚类中心。因此,我们不应该再使用基于距离的模型,而是应该使用基于分布的模型。
不能做多分类问题 朴素贝叶斯有先验概率,属于生成模型;逻辑回归是判别模型; 4、多分类问题 逻辑回归解决办法:1V1,1Vall softmax方法:逻辑回归在多分类问题上的推广(详见神经网络部分) 二、k-means 1、非监督学习 非监督学习的特点:物以类聚,人以群分 ...
对于多分类问题,需要明确提到是用Softmax输出概率分布后,根据最大概率对应的类来分类。 Softmax用于多分类时,需明确其通常应用在独立的互斥类别中。 逻辑回归本身是一种判别模型,不直接适用于非互斥类别(需其他处理)。 参考答案: 逻辑回...
K近邻法(knn)是一种基本的分类与回归方法。k-means是一种简单而有效的聚类方法。虽然两者用途不同、解决的问题不同,但是在算法上有很多相似性,于是将二者放在一起,这样能够更好地对比二者的异同。 算法描述 knn 算法思路: 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个...