机器学习算法原理和思路
来源:互联网 发布:excel sql 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 05:11
机器学习算法
有监督学习:分类和预测
1、KNN算法:通过计算未知数据和样本距离中,数目最多类判断未知类归属。
2、决策树算法:通过信息增益来划分类,然后逐级划分到叶子节点。
3、贝叶斯算法:通过判断文本拆分后和样本比较出现的概率来确定是否过滤。
无监督学习:聚类和关联
1、聚类算法:通过判断相同属性归类。
2、关联算法:通过计算样本出现的次数概率,和所有频繁项集同时出现的概率来判断关联程度。
半监督学习
这类问题给出的训练数据,有一部分有标签,有一部分没有标签。我们想学习出数据组织结构的同时,也能做相应的预测。此类问题相对应的机器学习算法有自训练(Self-Training)、直推学习(Transductive Learning)、生成式模型(Generative Model)等。
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