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...
2. 典型应用场景: 房价预测(考虑面积、区位等因子) 流行病传播趋势建模(时序回归分析) 三、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...
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...
一、分类 朴素贝叶斯 贝叶斯分类法是基于贝叶斯公式(先验概率和后验概率的关系)的统计学分类方法。 它通过预测一个给定的元组属于一个特定类的概率,来进行分类。 logistic回归 logistic回归得出预测值后,根据预测值大小进行分类。(通常是二分类) 决策树 基于树的结构
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...
机器学习——分类、回归、聚类、降维 机器学习——分类、回归、聚类、降维 ⼀、分类 朴素贝叶斯 贝叶斯分类法是基于贝叶斯公式（先验概率和后验概率的关系）的统计学分类⽅法。 它通过预测⼀个给定的元组属于⼀个特定类的概率，来进⾏分类。 logistic回归 logistic回归得出预测值后，根据...
classification (分类), 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。
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,