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  • python人工智能——机器学习——机器学习基础

    1.机器学习开发流程

    2.机器学习算法分类

    3.机器学习模型是什么?

    机器学习开发流程

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    机器学习算法分类

    监督学习(特征值+目标值)
    监督学习(英语:Supervised learning),可以由输入数据中学
    到或建立一个模型,并依此模式推测新的结果。输入数据是由
    输入特征值和目标值所组成。函数的输出可以是一个连续的值
    (称为回归),或是输出是有限个离散值(称作分类)。

    分类    k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与
    随机森林、逻辑回归、神经网络
    回归    线性回归、岭回归
    标注    隐马尔可夫模型     (不做要求)
    

    无监督学习(特征值)
    无监督学习(英语:Supervised learning),可以由输入数据中
    学到或建立一个模型,并依此模式推测新的结果。输入数据是
    由输入特征值所组成。

    聚类    k-means
    

    分类
    概念:分类是监督学习的一个核心问题,在监督学习中,当输出变量取有限个离散值时,预测问题变成为分类问题。最基础的便是二分类问题,即判断是非,从两个类别中选择一个作为预测结果;

    回归
    概念:回归是监督学习的另一个重要问题。回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系,输出是连续型的值。
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/AlexKing007/p/12339422.html
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