原文:机器学习四大分类

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 。 聚类 clustering 无监督学习的结果。聚类的结果将产生一组集合,集合中的对象与同集合中的对象彼此相似,与其他集合中的对象相异。 没有标准参考的学生给书本分的类别,表示自己认为这些书可能是同一类别的 具体什么 ...

2020-03-28 15:55 0 1410 推荐指数:

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Mysql学习---SQL语言的四大分类

SQL语言共分为四大类:数据查询语言DQL,数据操纵语言DML,数据定义语言DDL,数据控制语言DCL。 1. 数据查询语言DQL 数据查询语言DQL基本结构是由SELECT子句,FROM子句,WHERE子句组成的查询块:SELECT <字段名表>FROM <表或视图 ...

Sun Jul 29 21:20:00 CST 2018 0 1620
机器学习分类

本文参考了北京大学王文敏教授的《人工智能原理》课程 https://www.icourse163.org/course/PKU-1002188003?tid=1206730204 mooc课件中从三个角度来分类机器学习,此外我还补充了几点 机器学习分类的视角有很多,从不同的角度可以了解 ...

Mon Mar 02 21:18:00 CST 2020 0 1088
三、机器学习分类

三 -- Types of Learning 上节课我们主要介绍了解决线性分类问题的一个简单的方法:PLA。PLA能够在平面中选择一条直线将样本数据完全正确分类。而对于线性不可分的情况,可以使用Pocket Algorithm来处理。本节课将主要介绍一下机器学习有哪些种类,并进行归纳。 1. ...

Mon Nov 01 18:54:00 CST 2021 0 150
机器学习算法分类

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 ...

Fri Aug 23 22:12:00 CST 2019 0 3248
机器学习--分类问题

机器学习--分类问题 分类问题是监督学习的一个核心问题,它从数据中学习一个分类决策函数或分类模 型(分类器(classifier)),对新的输入进行输出预测,输出变量取有限个离散值。 决策树 决策树 ...

Fri Nov 15 05:31:00 CST 2019 0 375
机器学习——分类和回归

1.机器学习的主要任务:一是将实例数据划分到合适的分类中,即分类问题。 而是是回归, 它主要用于预测数值型数据,典型的回归例子:数据拟合曲线。 2.监督学习和无监督学习分类和回归属于监督学习,之所以称之为监督学习,是因为这类算法必须直到预测什么,即目标变量的分类信息。 对于无 ...

Wed Nov 09 06:01:00 CST 2016 0 8429
机器学习——算法分类

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 ...

Mon Oct 25 06:18:00 CST 2021 0 949
 
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