機器學習無疑是當前數據分析領域的一個熱點內容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的算法。本文為您總結一下常見的機器學習算法，以供您在工作和學習中參考。 機器學習的算法很多。很多時候困惑人們都是，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 ...

　　聲明：本篇博文根據http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理，原作者張萌，尊重原創。 　　機器學習無疑是當前數據分析領域的一個熱點內容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的算法。本文為您總結一下常見的機器學習算法，以供您在工作和學習中 ...

機器學習——幾種分類算法的匯總 參考博客：http://www.apachecn.org/map/179.html 參考博客寫的很全面，也有例子，我這算是轉載縮減記錄方便自己記憶，有想參考的朋友可以參照原博客學習 ...

**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 ...

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 ...

1. 前言 在機器學習中，種類最多的一類算法要屬很類算法，本文對機器學習中的各種分類算法的優缺點做一個總結。 2. 貝葉斯分類法 2.1 優點 所需估計的參數少，對於缺失數據不敏感。 有着堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。 2.2 缺點 假設屬性之間相互獨立 ...