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  • 机器学习分类

    1. Supervised Learning 监督学习:通过已标注的数据,来判断已有的数据

    2. Unsupervised Learning 无监督学习:通过判断的数据的关键特征,来自动分类

    应用:

    图像分析

    计算机视觉

    语言分析

    生物监测

    机器控制

    经验科学

    智能健康

    过程:

    建模,训练数据集,提取关键特征

    方法:

    SVM  支持向量机

    Neural networks 神经网络

    Naive Bayes 朴素贝叶斯

    Bayesian network 贝叶斯网络

    Loginstic regression loginstic回归

    Randomized Forests 随机森林

    Boosted Decision Trees 提高决策树

    K-nearest neighbor k-近邻

    RBMs 限制波尔兹机

    Clustering 聚类方法:

    泛化:

    需要解决过拟合问题,反向问题

    卷积神经网络:

    最初是受视觉神经机制的启发而设计的,为了识别二维形状而设计的多层感知器。

    对平移、比例缩放、倾斜或者其他形式的变形具有高度的不变性。

    特点:非全连接(Sparse Connection),权重是共享(Shared Weights)

    应用:语音、图像处理

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bincoding/p/7726033.html
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