資料介紹
0.1 監督學習
工作原理:該算法由自變量(協變量、預測變量)和因變量(結果變量)組成,由一組自變量對因變量進行預測。通過這些變量集合,我們生成一個將輸入映射到輸出的函數。訓練過程達到我們設定的損失閾值停止訓練,也就是使模型達到我們需要的準確度等水平。
監督學習的例子:回歸,決策樹,隨機森林,KNN,邏輯回歸等
0.2 無監督學習
工作原理:在無監督學習算法中,我們沒有目標或結果變量來預測。 通常用于不同群體的群體聚類。
無監督學習的例子:Apriori 算法,K-means。
0.3 強化學習
工作原理: 強化學習(reinforcement learning),又稱再勵學習、評價學習,學習不是單一方法,而是一種機器學習方式,在智能控制機器人及分析預測等領域有許多應用。
強化學習例子:馬爾可夫決策過程
通用機器學習算法列表
1. 線性回歸
2. Logistic 回歸
3. 決策樹
4. SVM
5. 樸素貝葉斯
6. KNN
7. K 均值
8. 隨機森林
9. 降維算法
10. 梯度提升算法
1.GBM
2.XGBoost
3.LightGBM
4.CatBoost
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