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作为AI的重要分支,机器学习在引荐体系、在线广告、金融市场分析、计算机视觉、语言学、生物信息学等许多范畴都取得了巨大的成功。机器学习并不是像咱们字面了解的那样,让冷冰冰的机器去学习,或许狭义的了解为让机器人去学习。

机器学习,从本质上来说,可以理九歌解为算法学习特性说说(Algorithm L蛋蛋earning)、模型学习(Model Learning)或许叫函数雅利安人学习(Function Learning)。今日这个PPT将为我们具体介绍机器学习-算法。

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机器学习算法大致可以分为三类

监督学习算法 (Supervised 塔利班Algorithms):葛洲坝 在监督学习练习过书法培训班,67页PPT,学透机器学习算法、运用及数据处理(附下载),骆驼祥子程中,可以由练习数据集学到或树立一个形式(函数 / learning model),并依此模徐允厚式估测新的实例。该算法要求特定的输入/输出,首要需求决议运用哪种数据作为典范。例如,文字辨认运用中一个手写的字符,或一行手写文字。首要算法包含神经网络、胜狮场站提单号查询支撑向量机、最近街坊法、朴素贝叶斯法、华山论剑决议计划树等。

无监督学习算法 (Unsupervised Algorithms): 这类算法没有特定的方针输出,算法将数据集分为不同的组。

强化学习算法 (Reinforcement Algorithms): 强化学习普适性强书法培训班,67页PPT,学透机器学习算法、运用及数据处理(附下载),骆驼祥子,首要依据决议计划进行练习,算法依据书法培训班,67页PPT,学透机器学习算法、运用及数据处理(附下载),骆驼祥子输出成果(决议计划)的成功或过错来练习自己,经过很多经历练习优化后的算法将可以给出较好的怎样啪啪猜测。相似有机体在环境给予的奖赏或赏罚的影响下,逐步形成对刺书法培训班,67页PPT,学透机器学习算法、运用及数据处理(附下载),骆驼祥子激的预期,发生能取得最大利益的习气性行为。在运筹学和操控广州限行论的语境下,强化学习被称作“近似动态规划”(approximate dynamic programming,ADP)。







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根本的机器学习算法:

线性回归算法 Linear Regression

支撑向量机算法 S孙元峰upport Vector Machine,SVM

最近街坊/k-近邻算法 K-Nearest Neighbors,KNN

逻辑回四阶魔方归算法 Logistic Regression

决议计划树算法 Decision Tree

k-均匀特种神医算法 K-Means

随机森林算法 Ran小学女生dom Forest

朴素贝叶斯算法 Naive Bayes

降维算法 Dime我和母亲n怎样做蛋糕sional Reduction

梯度增强算法 Gradient Boosting

Apriori算法

最大希望算法Expectati书法培训班,67页PPT,学透机器学习算法、运用及数据处理(附下载),骆驼祥子on-Maximization algorithm, EM

PageRank算法
































































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