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第一章 机器学习基础

时间:2018-06-20 15:37:14      阅读:182      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:分类   ble   曲线   scan   分享   决策树   ima   alt   展示   

机器学习的主要任务

监督学习

  •   对于分类问题,机器学习的主要任务是将实例数据划分到合适的分类中,机器学习的另一项任务是回归,它主要用于预测数值型数据(数据拟合曲线)。
  •   分类与回归属于监督学习,之所以称之为监督学习,是因为这类算法知道要预测什么,即目标变量的分类信息

无监督学习

  •   对于监督学习,此时数据没有类别信息,也不会给定目标值
  •   在无监督学习中,将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程叫做聚类;
  •   将寻找描述数据统计值的过程称之为密度估计
  •   无监督学习还可以减少数据特征的维度,以便我们可以使用二维或三维图形更加直观地展示数据信息

 

监督学习的用途

k-近邻算法 线性回归
朴素贝叶斯算法 局部加权线性回归
支持向量机

Ridige回归

决策树 Lasso最小回归系数估计

 

非监督学习的用途

K-均值 最大期望算法
DBSCAN  Parzen窗设计

 

如何选择合适的算法

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第一章 机器学习基础

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原文地址:https://www.cnblogs.com/echoboy/p/9203859.html

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