引自:https://www.cnblogs.com/zhoubindut/p/12142186.html 上篇文章中,我们就机器学习的相关基础概念进行了阐述,包括机器学习的基本概念以及机器学习的分类。不了解的童鞋可以看一下补补课,机器学习系列(一)——基础概念及分类。分类和回归问题作为典型 ...
一 逻辑斯蒂回归分类器 逻辑斯蒂回归 logistic regression 是统计学习中的经典分类方法,属于对数线性模型。logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的。 任务描述:以iris数据集 iris 为例进行分析 iris下载地址:http: dblab.xmu.edu.cn blog wp content uploads iris.txt iris以鸢尾花的特征作为数据 ...
2019-12-15 21:44 0 460 推荐指数:
引自:https://www.cnblogs.com/zhoubindut/p/12142186.html 上篇文章中,我们就机器学习的相关基础概念进行了阐述,包括机器学习的基本概念以及机器学习的分类。不了解的童鞋可以看一下补补课,机器学习系列(一)——基础概念及分类。分类和回归问题作为典型 ...
1)输出数据的类型 分类输出的数据类型是离散数据,也就是分类的标签。比如我们前面通过学生学习预测考试是否通过,这里的预测结果是考试通过,或者不通过,这2种离散数据。 回归输出的是连续数据类型。比如我们通过学习时间预测学生的考试分数,这里的预测结果分数,是连续数据。 2)第2个区别是我们想要 ...
转自:http://www.baidu.com/link?url=vRj2mLRpbQKApQF3Z6RQ2k4MGkwQY2hpv8gjhqxvbmEzzPFLpfaK8HobnIBDigphG-d ...
概要 本部分介绍 CART,是一种非常重要的机器学习算法。 基本原理 CART 全称为 Classification And Regression Trees,即分类回归树。顾名思义,该算法既可以用于分类还可以用于回归。 克服了 ID3 算法只能处理离散型数据的缺点,CART ...
分类与回归区别是什么? - 陶韬的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/21329754/answer/204957456 作者:陶韬 链接:https://www.zhihu.com/question/21329754/answer ...
在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能, ...
随机森林(可用于分类和回归) 随机森林主要应用于回归和分类。 随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。 1、简介 随机森林由多棵决策树构成,且森林中的每一棵决策树之间没有关联,模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。 处理分类问题时,对于测试样本,森林中每棵 ...
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