三 -- Types of Learning 上節課我們主要介紹了解決線性分類問題的一個簡單的方法：PLA。PLA能夠在平面中選擇一條直線將樣本數據完全正確分類。而對於線性不可分的情況，可以使用Pocket Algorithm來處理。本節課將主要介紹一下機器學習有哪些種類，並進行歸納。 1. ...

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 ...

機器學習--分類問題 分類問題是監督學習的一個核心問題，它從數據中學習一個分類決策函數或分類模 型(分類器（classifier）)，對新的輸入進行輸出預測，輸出變量取有限個離散值。 決策樹 決策樹 ...

1.機器學習的主要任務：一是將實例數據划分到合適的分類中，即分類問題。 而是是回歸， 它主要用於預測數值型數據，典型的回歸例子：數據擬合曲線。 2.監督學習和無監督學習： 分類和回歸屬於監督學習，之所以稱之為監督學習，是因為這類算法必須直到預測什么，即目標變量的分類信息。 對於無 ...

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 ...

簡介 機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論等多門學科。它是人工智能（AI）的核心，是使計算機具有智能的根本途徑。目前已廣泛應用於數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、搜索引擎、無人駕駛、機器人等領域。 分類 按照學習方法 監督式學習 ...

多分類及多標簽分類 單標簽二分類 單標簽二分類問題為最為常見的算法，主要指：label的取值只有兩種，即每個實例可能的類別只有兩種(A or B)；此時的分類算法其實是在構建一個分類的邊界將數據划分為兩個類別； 常見的二分類算法有：Logistic，SVM，KNN等 \[y=f(x ...