常见的监督学习算法有：线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、决策树 非监督学习 常见的无监督学习...
二:非监督学习 7.聚类算法 8.主成分分析(PCA) 9.奇异值分解(SVD) 10.独立成分分析(ICA) 三:强化学习 强化学习下,输入数据直接反馈到模型,模型必须对此立刻作出调整。 主要应用场景:机器人控制等 常见算法:Q-Learning 和时间差学习(Temporal difference learning) 强化学习更多的应用在机器人控制及其他需要进行系统...
本章将讨论监督学习中的第二个问题 - 分类问题。分类问题和回归问题相似,唯一不同的是分类问题中输出变量yy的取值是离散值,本章只讨论其中的二值分类问题,即yy只能取2个离散值:0或者1。例如,如果我们建立一个垃圾邮件分类器,x(i)x(i)就是邮件的各种特征,yy如果为1就意味着这是一封垃圾邮件,为0则意味着不...
有标签则为有监督学习，没标签则为无监督学习。至于半监督学习，就是一半（一点点）数据有标签，一半（...
下图是几种监督式学习算法的比较: 5、机器学习之非监督学习 非监督学习(UnsupervisedLearing)是另一种研究的比较多的学习方法,它与监督学习的不同之处,在于我们事先没有任何训练样本,而需要直接对数据进行建模。是否有监督(Supervised),就看输入数据是否有标签(Label)。输入数据有标签(即数据有标识分类),则为有监督...
机器学习算法(三)之支持向量机算法理论 支持向量机算法是机器学习中最具有代表性的算法,属于监督学习的范畴,用来解决分类问题,最为常见的解决二分类问题。支持向量机用来解决线性分类与非线性分类问题。对于支持向量机中有很多复杂的算法理论问题,也就是数学知识,例如凸优化,最优化问题,以及拉格朗日等,如果想要完整的弄...
机器学习(三):K均值聚类 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类。 分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类。这属于supervised learning(监督学习)。 而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别,这...
3.4 ELLA:高效终身学习算法 本节讨论由Ruvolo和Eaton[2013a,b]提出的 终身监督学习(Lifelong Supervised Learning,LSL)系统ELLA(Efficient Lifelong Learning Algorithm,高效终身学习算法)。它为所有任务模型维持着一个稀疏共享基础(过去的知识),然后将知识从基础迁移到新任务,并不断改善基础以最大化所有任务的性能。不...
三、支持向量机算法 支持向量机(Support Vector Machine)算法,简记为SVM,是一种监督式学习的方法,广泛用于统计分类以及回归分析中。 SVM的主要思想可以概括为两点: (1)它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分; ...
让我们深入了解几种常见的无监督学习算法,看看它们是如何工作的。 1. 聚类算法 聚类算法是机器学习中一种非常有趣的技术,简单来说,它就是在一堆杂乱无章的数据中,把相似的东西放在一起,分成几组。这就像是把各种水果分成不同的篮子,苹果放一篮,橘子放一篮,香蕉放一篮。