機器學習算法可以分為兩大類：監督學習與非監督學習。數據集構成：‘監督學習：特征值+目標值；非監督學習：特征值’。 監督學習： 分類：K-近鄰算法、貝葉斯分類、決策樹與隨機森林、邏輯回歸、神經網絡 回歸：線性回歸、嶺回歸 標注：隱馬爾可夫模型 注：分類：目標值離散型數據；回歸 ...

轉自@王萌，有少許修改。 機器學習起源於人工智能，可以賦予計算機以傳統編程所無法實現的能力，比如飛行器的自動駕駛、人臉識別、計算機視覺和數據挖掘等。 機器學習的算法很多。很多時候困惑人們的是，很多算法是一類算法，而有些算法又是從其他算法中延伸出來的。這里，我們從兩個方面來給大家介紹，第一個方面 ...

是否在人類監督下進行訓練（監督，無監督和強化學習） 在機器學習中，無監督學習就是聚類，事先不知道樣本的類別，通過某種辦法，把相似的樣本放在一起歸位一類；而監督型學習就是有訓練樣本，帶有屬性標簽，也可以理解成樣本有輸入有輸出。 所有的回歸算法和分類算法都屬於監督學習。回歸和分類的算法區別在於輸出 ...

一、概念 隨機森林（Random Forest）是一種由多個決策樹組成的分類器，是一種監督學習算法，大部分時候是用bagging方法訓練的。 bagging(bootstrap aggregating)，訓練多輪，每輪的樣本由原始樣本中隨機可放回取出n個樣本組成，最終的預測函數對分類問題采用 ...

一、LR分類器（Logistic Regression Classifier） 在分類情形下，經過學習后的LR分類器是一組權值w0,w1, …, wn，當測試樣本的數據輸入時，這組權值與測試數據按照線性加和得到x = w0+w1x1+w2x2+… wnxn，這里x1,x2 ...

**什么是人工智能、機器學習與深度學習? ** 人工智能的簡潔定義如下:努力將通常由人類完成的智力任務自動化。 機器學習指自我學習執行特定任務。他和深度學習的核心問題都在於有意義地變換數據。 深度學習是機器學習的一個分支領域 : 它是從數據中學習表示的一種新方法，強調從連續的層 ...

目前隨着人工智能的發展，機器學習的應用領域日益寬泛，各種機器學習適應不同的應用場景，而機器學習差別的關鍵點之一就在於所使用算法的不同，今天就為大家介紹 4 種主要的分類算法。 朴素貝葉斯分類 朴素貝葉斯分類是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法，發源於古典數學理論，擁有穩定的數學基礎 ...

//2019.08.14#機器學習算法評價分類結果1、機器學習算法的評價指標一般有很多種，對於回歸問題一般有MAE,MSE，AMSE等指標，而對於分類算法的評價指標則更多：准確度score，混淆矩陣、精准率、召回率以及ROC曲線、PR曲線等。2、對於分類算法只用准確率的評價指標是不夠 ...