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线性回归(Linear Regression)可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线,并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量(x 值)和数值结果(y 值)。
聚类算法:聚类是对一组对象进行分组的任务,使得同一组(集群)中的对象彼此之间比其他组中的对象更相似。
线性回归 线性回归(Linear Regression)可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线,并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量(x值)和数值结果(y值)。然后就可以用这条线来预测未来的值。
常见的机器学习算法介绍如下:常见的机器学习算法包含线性回归、Logistic回归、线性判别分析。在统计学和机器学习领域,线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。Logistic回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。
线性回归 一般来说,线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。这一算法中我们可以用来预测建模,而预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测,以可解释性为代价。我们将借用、重用包括统计学在内的很多不同领域的算法,并将其用于这些目的。
1、朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种简单而强大的预测建模算法。 K 最近邻算法K 最近邻(KNN)算法是非常简单而有效的。KNN 的模型表示就是整个训练数据集。 学习向量量化KNN 算法的一个缺点是,你需要处理整个训练数据集。
2、常见的机器学习算法介绍如下:常见的机器学习算法包含线性回归、Logistic回归、线性判别分析。在统计学和机器学习领域,线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。Logistic回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。
3、机器学习的算法包括:监督学习、非监督学习和强化学习。支持向量机:是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。例如,在纸上有两类线性可分的点,支持向量机会寻找一条直线将这两类点区分开来,并且与这些点的距离都尽可能远。
4、机器学习中常用的方法有:(1) 归纳学习 符号归纳学习:典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习(发现学习):典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。(2) 演绎学习 (3) 类比学习:典型的类比学习有案例(范例)学习。
最近邻算法KNN KNN即最近邻算法,其主要过程为:计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离(常见的距离度量有欧式距离,马氏距离等);对上面所有的距离值进行排序;选前k个最小距离的样本;根据这k个样本的标签进行投票,得到最后的分类类别;如何选择一个最佳的K值,这取决于数据。
数据挖掘算法主要包括以下几种: 分类算法:如决策树、随机森林、支持向量机(SVM)等。这些算法可以用于预测类别型数据。 聚类算法:如K-means、层次聚类、DBSCAN等。这些算法用于将数据分组,使得相似的数据点聚集在一起。
最大期望(EM)算法在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然 估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域。
大数据挖掘的算法:朴素贝叶斯,超级简单,就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话,NB将比鉴别模型收敛的更快,所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立,NB在实际中仍然表现出惊人的好。 Logistic回归,LR有很多方法来对模型正则化。
神经网络法 神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能,是一种通过训练来学习的非线性预测模型,它将每一个连接看作一个处理单元,试图模拟人脑神经元的功能,可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。
C5:是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法。 K-means算法:是一种聚类算法。SVM:一种监督式学习的方法,广泛运用于统计分类以及回归分析中Apriori :是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。EM:最大期望值法。