乘以一些常量，再将结果加起来得到输出。 Y=XTw如何求w,常用方法就是找出使误差最小的w。 平方误差 ...

概括分类： 1） 基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然语言处理NLP的一些知识，通过挖掘文本的TF-IDF特征向量，来得到用户的偏好，进而做推荐。这类推荐算法可以找到用户独特的小众喜好，而且还有较好的解释性。这一类由于需要NLP的基础，本文就不多讲，在后面专门讲NLP的时候再讨 ...

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 ...

Apriori算法 优点：易编码实现。 缺点：在大数据集上可能较慢。 适用数据：数值型、标称型。 1、关联分析 关联分析寻找的关系可以有两种形式：频繁项集或者关联规则。 频繁项集：经常出现在一块的物品的集合； 关联规则：暗示两种物品之间可能存在很强的关系。 支持度：数据集中包含该项集的记录所占 ...

，我们经常会遇到要把深奥的专业知识讲解出来，让非专业人士都明白其中的精髓。这篇博客将斗胆挑战讲解机器学习中的 ...

机器学习常用35大算法 原文链接：https://www.52ml.net/19675.html 本文将带你遍历机器学习领域最受欢迎的算法。系统的了解这些算法有助于进一步掌握机器学习。当然，本文收录的算法并不完全，分类的方式也不唯一。不过，看完这篇文章后，下次再有算法提起，你想 ...