是否在人类监督下进行训练（监督，无监督和强化学习） 在机器学习中，无监督学习就是聚类，事先不知道样本的类别，通过某种办法，把相似的样本放在一起归位一类；而监督型学习就是有训练样本，带有属性标签，也可以理解成样本有输入有输出。 所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。回归和分类的算法区别在于输出 ...

机器学习算法可以分为两大类：监督学习与非监督学习。数据集构成：‘监督学习：特征值+目标值；非监督学习：特征值’。 监督学习： 分类：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络 回归：线性回归、岭回归 标注：隐马尔可夫模型 注：分类：目标值离散型数据；回归 ...

转自@王萌，有少许修改。 机器学习起源于人工智能，可以赋予计算机以传统编程所无法实现的能力，比如飞行器的自动驾驶、人脸识别、计算机视觉和数据挖掘等。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们的是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面 ...

和Hart提出的一种分类算法. 计算距离公式: 两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离。 ...

一、决策树的原理 决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法 。 二、决策树的现实案例 相亲 ...

邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 KNN算法的指导思想 ...

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面 ...

一、概率基础 概率定义：概率定义为一件事情发生的可能性，例如，随机抛硬币，正面朝上的概率。 联合概率：包含多个条件，且所有条 ...