思潮课程 / AI / 正文

常见的机器学习算法,常见机器学习算法解析

2024-12-24AI 阅读 7

1. 线性回归:一种根本的监督学习算法,用于猜测接连值。

2. 逻辑回归:一种用于二分类问题的监督学习算法。

3. 决策树:一种依据树形结构的分类和回归算法,易于了解和解说。

4. 随机森林:一种集成学习办法,经过构建多个决策树并取平均值来进步猜测功能。

5. 支撑向量机(SVM):一种用于分类和回归问题的监督学习算法,经过在特征空间中找到最佳超平面来别离不同类别的数据点。

6. K最近邻(KNN):一种依据间隔的监督学习算法,经过找到与测验样本最近的K个街坊来猜测其类别。

7. 神经网络:一种模仿人脑神经元结构的算法,用于处理杂乱的数据和形式。

8. 梯度进步树(GBDT):一种集成学习办法,经过构建多个决策树并取加权平均值来进步猜测功能。

9. 朴素贝叶斯:一种依据贝叶斯定理的分类算法,适用于处理文本数据。

10. K均值聚类:一种无监督学习算法,用于将数据点划分为K个簇。

11. 主成分剖析(PCA):一种无监督学习算法,用于降维和特征提取。

12. 自编码器:一种神经网络结构,用于无监督学习,经过学习数据的低维表明来捕捉其潜在结构。

13. 强化学习:一种机器学习办法,经过与环境交互来学习最佳战略,适用于处理序列决策问题。

这些算法在机器学习范畴中被广泛运用,适用于各种不同的使命和数据类型。依据具体问题和数据特色,能够挑选适宜的算法进行模型练习和猜测。

常见机器学习算法解析

一、监督学习

1. 线性回归

线性回归是一种简略的猜测模型,它经过拟合数据点与特征之间的线性联系来猜测目标值。线性回归适用于猜测接连值,如房价、温度等。

3. 逻辑回归

逻辑回归是一种用于猜测离散值的分类算法,它经过拟合数据点与特征之间的非线性联系来猜测目标值。逻辑回归适用于二分类问题,如判别是否为垃圾邮件、是否为诈骗买卖等。

二、无监督学习

无监督学习是机器学习中的另一种,它经过学习数据中的内涵结构来发现数据中的形式。以下是几种常见的无监督学习算法:

1. 聚类

聚类是一种将相似的数据点归为一组的办法。常见的聚类算法有K-means、层次聚类、DBSCAN等。聚类算法适用于发现数据中的潜在结构,如客户细分、商场细分等。

2. 降维

降维是一种削减数据维度数量的办法,以下降核算杂乱度和进步模型功能。常见的降维算法有主成分剖析(PCA)、线性判别剖析(LDA)、t-SNE等。降维算法适用于处理高维数据,如图画、文本等。

三、半监督学习

半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习办法。它使用少数符号数据和很多未符号数据来练习模型。以下是几种常见的半监督学习算法:

2. 图半监督学习

图半监督学习是一种依据图结构的半监督学习办法,它经过使用图结构信息来进步模型功能。图半监督学习适用于图结构数据,如引荐体系、交际网络等。

四、强化学习

强化学习是一种经过与环境交互来学习最优战略的机器学习办法。以下是几种常见的强化学习算法:

1. Q学习

Q学习是一种依据值函数的强化学习算法,它经过学习状况-动作值函数来猜测最优战略。Q学习适用于离散状况和动作空间的问题。

2. 深度Q网络(DQN)

深度Q网络是一种依据深度学习的强化学习算法,它经过学习深度神经网络来近似Q函数。DQN适用于接连状况和动作空间的问题。

本文介绍了常见的机器学习算法,绵亘监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。这些算法在各个范畴都有广泛的使用,期望本文能帮助您更好地了解机器学习范畴。

猜你喜欢

  • ai著作归纳出现,技能与艺术的完美交融AI

    ai著作归纳出现,技能与艺术的完美交融

    1.广告范畴:麦当劳与AIGC协作:2023年4月,麦当劳推出了一组由AI与顾客、粉丝一起发明的宣扬广告,这些广告交融了麦当劳的经典元素和我国传统文明符号,如青铜、白玛瑙和青花瓷等。2.视觉艺术:AI视觉构思汇:上影股份...

    2024-12-25 0
  • 机器学习书面考试,全面解析常见题型与应对战略AI

    机器学习书面考试,全面解析常见题型与应对战略

    基础知识1.界说与概念:如监督学习、无监督学习、强化学习等。2.模型与算法:如线性回归、决策树、支撑向量机、神经网络等。3.评价方针:如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等。算法了解1.算法原理:解说算法的作业原理,如怎么操练...

    2024-12-25 0
  • 机器学习 豆瓣,机器学习在豆瓣电影引荐体系中的运用AI

    机器学习 豆瓣,机器学习在豆瓣电影引荐体系中的运用

    1.《机器学习》:作者:周志华简介:这本书是机器学习范畴的入门教材,涵盖了机器学习根底知识的各个方面,尽量削减数学知识的运用,适宜初学者。2.《机器学习》:作者:周志华简介:这本书介绍了26种机器学习模型...

    2024-12-25 1
  • 深度学习和机器学习的差异,深度学习与机器学习的差异AI

    深度学习和机器学习的差异,深度学习与机器学习的差异

    深度学习和机器学习是人工智能范畴的两个重要分支,它们之间既有联络也有差异。以下是它们的首要差异:1.界说和概念:机器学习(MachineLearning,ML):机器学习是一种让核算机体系从数据中学习并做出决议计划或猜测的办法...

    2024-12-25 1
  • gam机器学习,从原理到运用AI

    gam机器学习,从原理到运用

    GAM(广义加性模型)是一种机器学习模型,它经过组合一系列滑润函数来猜测呼应变量。这些滑润函数能够对错参数的,也能够是参数化的。GAM特别适用于那些难以用线性模型描绘的杂乱数据。在GAM中,每个滑润函数都与一个自变量相关联,而且这些函数的线...

    2024-12-25 1
  • 机器学习讲义,机器学习概述AI

    机器学习讲义,机器学习概述

    关于机器学习讲义,这里有几个不错的资源引荐:1.吴恩达的机器学习课程讲义:吴恩达教师的机器学习课程是机器学习入门的第一课和最抢手的课程。你可以在GitHub上找到相关的课程笔记和作业复现,该项目现已获得了11671个星标。具体内容...

    2024-12-25 1
  • ai创造免费,敞开免费艺术创造新纪元AI

    ai创造免费,敞开免费艺术创造新纪元

    AI创造免费是一个相对较新的概念,它涉及到运用人工智能技术来生成各种类型的内容,如文本、图画、音乐等,而无需付出任何费用。这种服务一般由一些公司或安排供给,他们或许会运用自己的AI模型来生成内容,或许答使用户运用他们自己的模型来生成内容。需...

    2024-12-25 1
  • 吴恩达机器学习作业,深化探究吴恩达机器学习作业——线性回归实践AI

    吴恩达机器学习作业,深化探究吴恩达机器学习作业——线性回归实践

    1.中文学习资源::供给了吴恩达《机器学习》课程的Python版编程作业和Quiz的中文版,能够在线运转和测验。还引荐了课程的视频、笔记和其他资源。2.GitHub资源::黄海广在知乎上介绍了他在GitHub上开源的吴恩...

    2024-12-25 1