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用于执行分类、回归、聚类和密度估计的机器学习算法列表

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杨利霞        

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

    群组2018美赛护航培训课程

    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

    群组2018年大象老师国赛优

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    1#
    发表于 2022-9-8 10:24 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    用于执行分类、回归、聚类和密度估计的机器学习算法列表3 G+ t4 ~( X  n& R; F8 O# [, `

    * G/ I# T7 V, c: [/ w7 f监督学习一般使用两种类型的目标变量:标称型和数值型。, V+ `. D1 h" a) `( ~" Y) L
    标称型目标变量的结果只从有限目标集中取值,主要用于分类;
    7 H, M" j2 Y. H, C( U/ h. Z9 e数值型目标变量从无限的数值集合中取值,主要用于回归分析。/ h! L$ ]4 l( a+ @
    : |' T$ B6 W! U8 l
    《机器学习基础》 一书因为与我在PolyU的研究生课程COMP Machine Learning课程安排完全吻合,所以开启学习之旅,用于预习复习,并记录笔记于此。7/9/22" s: k: i% X, h) V, B
    1 I  ?) l+ L  _, ^6 k3 l4 x+ q
    第一章 机器学习基础
    ( Q6 E+ ~  S/ J/ Y% y) E机器学习基本概念1 T1 K6 U% q, Q7 L3 d! F
    机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义。! i( C5 ]; j9 a& k% k! y+ @+ ?1 \
    . M$ M# z& K7 T8 `9 Y% @; }
    几个概念词:特征/属性,属性值,训练,训练集,目标变量,训练数据,测试数据,概念含义记录在博客:https://blog.csdn.net/weixin_43098506/article/details/126716645
    + N! @/ R" V7 L, M$ h* A+ d# q* r
    分类:当机器学习程序开始运行时,使用训练样本集作为算法的输入,训练完成之后输入测试样本。输入测试样本时不提供测试样本的目标变量,由程序决定样本术语哪个类型。比较测试样本预测的目标变量值与实际样本类别之间的差别,就可以得出算法的实际精确度。
    9 r- h$ H2 Q' k
    . c' p' K: n) X, r- z用于执行分类、回归、聚类和密度估计的机器学习算法列表
    ) W# O- N: U& y0 S监督学习        用途
    3 ^& G  z; }* ?* W5 z1 q+ fk-近邻算法        线性回归) u8 _4 s; d) [( k0 ]+ m) W
    朴素贝叶斯        局部加权线性回归
    ) i9 Q; X1 H* l. T% U/ c支持向量机        Ridge回归
    : j7 S) n$ A( n3 {; b! `1 e决策树        Lasso最小回归系数估计) C4 ?7 ^* A) r. @0 X5 L* q
    无监督学习        用途; \2 N+ M# G% c
    K-均值        最大期望算法! A. I/ _- d& l( _# s- C; G
    DESCAN        Parzen窗设计
    6 ]( x7 q( w, {+ x1 c" d) ^0 ]Python语言用于机器学习的优势# _" m# P& L- c7 o" }7 B( J
    python语言语法清晰;
    , Z( L% w% y4 T% b. ~9 |+ q! `- J易于操作纯文本文件;  ^( n: N/ P1 S$ g+ Y# e7 c' ?( Q
    使用广泛,存在大量的开发文档。5 x- B. Z4 r( t& p! C
    ————————————————
    " O2 z/ y1 M9 X3 b6 x! M版权声明:本文为CSDN博主「脚踏实地的大梦想家」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。; g& o% y. o" V: e& j
    原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43098506/article/details/126739013. d3 C. y& t9 ^8 K+ n0 [/ |
    - d  B% T2 _  ~

    2 M" X% R  ?6 @$ G8 e7 ]3 k5 Z
    zan
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