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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>機器學習有哪十大算法?機器學習的十大算法詳細資料概述免費下載

機器學習有哪十大算法?機器學習的十大算法詳細資料概述免費下載

2018-09-10 | rar | 0.88 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  整體來說,機器學習算法可以分為 3 大類:

  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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