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 ...
原文：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：目标值连续型数据。 无监督学习： 聚类：k means 数据集API介绍： load与fetch返回的数据类型dataset ...
2021-10-24 22:18 0 949 推荐指数：
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