引自:https://www.cnblogs.com/zhoubindut/p/12142186.html 上篇文章中,我們就機器學習的相關基礎概念進行了闡述,包括機器學習的基本概念以及機器學習的分類。不了解的童鞋可以看一下補補課,機器學習系列(一)——基礎概念及分類。分類和回歸問題作為典型 ...
一 邏輯斯蒂回歸分類器 邏輯斯蒂回歸 logistic regression 是統計學習中的經典分類方法,屬於對數線性模型。logistic回歸的因變量可以是二分類的,也可以是多分類的。 任務描述:以iris數據集 iris 為例進行分析 iris下載地址:http: dblab.xmu.edu.cn blog wp content uploads iris.txt iris以鳶尾花的特征作為數據 ...
2019-12-15 21:44 0 460 推薦指數:
引自:https://www.cnblogs.com/zhoubindut/p/12142186.html 上篇文章中,我們就機器學習的相關基礎概念進行了闡述,包括機器學習的基本概念以及機器學習的分類。不了解的童鞋可以看一下補補課,機器學習系列(一)——基礎概念及分類。分類和回歸問題作為典型 ...
1)輸出數據的類型 分類輸出的數據類型是離散數據,也就是分類的標簽。比如我們前面通過學生學習預測考試是否通過,這里的預測結果是考試通過,或者不通過,這2種離散數據。 回歸輸出的是連續數據類型。比如我們通過學習時間預測學生的考試分數,這里的預測結果分數,是連續數據。 2)第2個區別是我們想要 ...
轉自:http://www.baidu.com/link?url=vRj2mLRpbQKApQF3Z6RQ2k4MGkwQY2hpv8gjhqxvbmEzzPFLpfaK8HobnIBDigphG-d ...
概要 本部分介紹 CART,是一種非常重要的機器學習算法。 基本原理 CART 全稱為 Classification And Regression Trees,即分類回歸樹。顧名思義,該算法既可以用於分類還可以用於回歸。 克服了 ID3 算法只能處理離散型數據的缺點,CART ...
分類與回歸區別是什么? - 陶韜的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/21329754/answer/204957456 作者:陶韜 鏈接:https://www.zhihu.com/question/21329754/answer ...
在大數據時代,數據挖掘是最關鍵的工作。大數據的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的大型數據庫中發現隱含在其中有價值的、潛在有用的信息和知識的過程,也是一種決策支持過程。其主要基於人工智能, ...
隨機森林(可用於分類和回歸) 隨機森林主要應用於回歸和分類。 隨機森林在運算量沒有顯著提高的前提下提高了預測精度。 1、簡介 隨機森林由多棵決策樹構成,且森林中的每一棵決策樹之間沒有關聯,模型的最終輸出由森林中的每一棵決策樹共同決定。 處理分類問題時,對於測試樣本,森林中每棵 ...
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