机器学习一 简介
来源:互联网 发布:知乎平均水平 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 08:44
1、机器学习目的
教会计算机根据以往的经验来执行指定的任务。
2、决策树
一种预测模型,常用的分类方法。树形结构。
例如:性别和年龄哪个特征对预测用户会下载哪个app更有效?
3、朴素贝叶斯
二八原则:在任何一组东西中,最重要的只占其中一小部分,约20%,其余80%尽管是多数,却是次要的。
4、梯度下降(最优算法)
问题→过程→解决方案
最小化误差的通用算法是梯度下降算法。
5、线性回归
最小二乘法:坐标中,散列点到直线距离的平方。
6、对数几率回归(逻辑回归)
最小化的不是错误数目,而是能代表错误数目的对数损失函数。
7、支持向量机SVM
最近的点到直线的距离(梯度下降算法)
♥特点:逻辑回归与支持向量机SVM都有观察数据,并把它们一分为二的特点,而支持向量机SVM会严格观察边界数据进行划分。
8、核函数
可以很好地划分数据,并且在多维空间中得到了很好的运用。
特点:增加维度将一部分数据上升,一部分下降进行分类。
9、神经网络
输入层→隐藏层(中间层)→输出层
特点:设置多个标签进行观察数据,并划分数据区域。
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