简介:机器学习领域的基本功能类型通常按照学习模式、预测目标和算法适用性来分类。这些类型包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 机器学习领域的基本功能类型通常按照学习模式、预测目标和算法适用性来分类。这些类型包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习,它们可以进一步细化为特定的任务,如分类、回...
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...
如上图所示,我们可以看出,机器学习可以分为四大块: 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...
由上图我们可以看到,机器学习分为四大块,分别是 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。 如果...
在机器学习中,回归、分类、聚类和降维是四个常见的技术,它们应用于各个领域,比如金融、医疗、电子商务等。本文将介绍这些技术的应用领域,并为一个刚入行的小白详细讲解实现这些算法的流程和代码示例。 流程步骤概览 以下是实现机器学习的回归、分类、聚类和降维的基本步骤: ...
鸢尾花数学大系之《机器学习》 《机器学习》设置了24个话题,对应四大类机器学习经典算法(回归、分类、降维、聚类)。每类算法不多不少正好6个话题。此外,“鸢尾花书”之前的6本书铺垫的内容确保大家能够完全理解、充分掌握这24个机器学习算法。#机 - AI探长于20240818发
一键实现百万种高效算法组合|轻松解决评价、降维、聚类、回归、分类、时序预测、多输入多输出问题、概率区间预测|一键导出代码 Lvy-呀 02:11 更新!动动手指就可以实现超多算法的工具箱|涉及时序预测,分类,回归,降维,聚类,评价 Lvy-呀 49:42 看完这个视频你就能机器学习了!|一键式机器学习软件详细教程|上百种方法...
百度试题 结果1 题目按照学习任务,机器学习可以分为哪几类( ) A. 分类 B. 聚类 C. 回归 D. 降维 相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C,D 反馈 收藏
百度试题 题目机器学习中的有监督学习分为() A.回归B.聚类C.分类D.降维相关知识点: 试题来源: 解析 A,C 反馈 收藏
百度试题 题目机器学习分为:监督学习,非监督学习,强化学习等。监督学习的两个主要任务是?多选题() A.分类B.回归C.聚类D.降维相关知识点: 试题来源: 解析 A,B 反馈 收藏