原文:機器學習四大分類

機器學習分為四大塊,分別是classification 分類 ,regression 回歸 ,clustering 聚類 ,dimensionality reduction 降維 。 聚類 clustering 無監督學習的結果。聚類的結果將產生一組集合,集合中的對象與同集合中的對象彼此相似,與其他集合中的對象相異。 沒有標准參考的學生給書本分的類別,表示自己認為這些書可能是同一類別的 具體什么 ...

2020-03-28 15:55 0 1410 推薦指數:

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Mysql學習---SQL語言的四大分類

SQL語言共分為四大類:數據查詢語言DQL,數據操縱語言DML,數據定義語言DDL,數據控制語言DCL。 1. 數據查詢語言DQL 數據查詢語言DQL基本結構是由SELECT子句,FROM子句,WHERE子句組成的查詢塊:SELECT <字段名表>FROM <表或視圖 ...

Sun Jul 29 21:20:00 CST 2018 0 1620
機器學習分類

本文參考了北京大學王文敏教授的《人工智能原理》課程 https://www.icourse163.org/course/PKU-1002188003?tid=1206730204 mooc課件中從三個角度來分類機器學習,此外我還補充了幾點 機器學習分類的視角有很多,從不同的角度可以了解 ...

Mon Mar 02 21:18:00 CST 2020 0 1088
三、機器學習分類

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. ...

Mon Nov 01 18:54:00 CST 2021 0 150
機器學習算法分類

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 ...

Fri Aug 23 22:12:00 CST 2019 0 3248
機器學習--分類問題

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 ...

Fri Nov 15 05:31:00 CST 2019 0 375
機器學習——分類和回歸

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 ...

Wed Nov 09 06:01:00 CST 2016 0 8429
機器學習——算法分類

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 ...

Mon Oct 25 06:18:00 CST 2021 0 949
 
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