岭回归(Ridge Regression):引入L2正则化项来处理线性回归的多重共线性问题。 套索回归(Lasso Regression):通过L1正则化促进稀疏解,用于特征选择。 3. 聚类(Clustering) 定义与目标: 聚类是无监督学习的一种形式,其目标是将数据点划分为几个组或“簇”,使得同一簇内的数据点比其他簇的数据点更相似。聚类旨在揭示数...
聚类能力（Clustering）1. 认知本质：对应人脑的模式发现机制婴儿通过观察自动区分动物/非动物，类似无监督学习：- K-means算法模拟人类经验聚类（预设类别数）- 密度聚类（DBSCAN）模仿人类根据分布密度划分群体2. 商业应用案例：客户细分：电信用户聚类（高消费/低流量等群体）基因表达分析：发现潜在疾病亚型四、降维...
二、回归 线性回归 用直线进行拟合。 逻辑回归 用logistic函数拟合。 三、聚类 (1)基于分层的聚类 AGNES算法 先将每个样本看成一个初始聚类簇,然后在算法运行的每一步中找出距离最近的两个聚类簇进行合并,不断重复,直到达到预设的聚类簇的个数。 (2)基于划分的聚类 k-means算法 首先随机从数据中选k个点,每个...
分类(Classification) 回归(Regression) 聚类(Clustering) 降维(Dimensionality Reduction) 区别 1、分类(Classification) 监督学习,给定了非连续(离散)的属性值,通过一定的逻辑将样本进行归类 2、回归(Regression) 监督学习,产生连续连续的结果,通常是一条回归曲线,和分类问题相似 3、聚类(Clustering) 无监督学习,没有给...
非监督学习的降维(PCA,因子学习),关联(apriori,FP trees(FP growth))还有聚类。 监督学习分类和回归。 下面开始吧。 前言: 最近做的任务与降维分类有关,于是乎就将机器学习中的“四大元老”——降维、聚类、分类、回归给弄混了。。。因此,用了很长时间去理解这“四大元老”的具体概念。并借此机会,趁热打铁得...
regression (回归), clustering (聚类), dimensionality reduction (降维)。 给定一个样本特征 x, 我们希望预测其对应的属性值y, 如果y是离散的, 那么这就是一个分类问题,反之,如果y是连续的实数, 这就是一个回归问题。 如果给定一组样本特征S={x∈RD}, 我们没有对应的属性值y, 而是想发掘这组...
回归分析可以用来预测和建立变量之间的数学关系,从而进行预测和估计。 聚类模块将介绍聚类分析的定义和概念,以及一些常见的聚类算法,例如K均值、层次聚类、DBSCAN等。聚类分析可以将数据集中的样本按照相似度进行分组,从而找到数据的内在结构和规律。 降维模块将介绍降维分析的基本概念和方法,包括主成分分析、因子分析等。
回归 分类 聚类 特指降维 聚类,分类,回归分析,对机器学习算法进行分类不是一件容易的事情,总的来看,有如下几种方式:生成与判别、参数与非参数、监督与非监督等等。在机器学习中,有个定理被称为「没有免费的午餐」。简而言之,就是说没有一个算法可以完美解决所有问题,
A.聚类 B.回归 C.分类 D.降维相关知识点: 试题来源: 解析 AD 首先,监督学习是指在学习过程中,数据有明确的标签或目标值,模型通过学习这些有标签的数据来进行预测或分类。 回归和分类都属于监督学习。回归是预测一个连续的值,比如房价预测;分类是将数据分为不同的类别,比如判断邮件是否为垃圾邮件。 聚类则不属...
A.回归、分类B.聚类、降维相关知识点: 试题来源: 解析 A逻辑衔接题。本段前半部分一直在谈论地震预测方面存在的不足,科学家对地震过程还不完全清楚,还需要做更多的研究,还需要找出收集分析地震数据的新方法。本句指出:地震学家们在地震预测方面取得了一些成就。很容易看出这两部分之间是转折关系,故选用表示转折关系...