机器学习分类
2023-04-30 11:00:39 1 举报AI智能生成
机器学习的算法分类和典型应用
作者其他创作
大纲/内容
分类任务
预测变量（给定相关特征，预测目标值。同时成为回归任务）
典型应用
K-邻近算法（kNN：k-Nearest Neighbors）
线性回归（Linear Regression）
逻辑回归（Logistic Regression）
支持向量机（SVM：Support Vector Machines）
决策树和随机森林（Decision Trees and Random Forests）
神经网络（Neutral network）
相关算法
监督式学习
监测相似分组
异常监测
关联规则学习（挖掘数据，发现相关联系）
k-平均算法（k-Means）
分层聚类分析（HCA：Hierarchical Cluster Analysis）
最大期望算法（Expectation Maximization）
聚类算法
主成分分析（PCA）
核主成分分析（Kernel PCA）
局部线性嵌入（LLE）
t-分布随机近邻嵌入（t-SNE）
可视化和降维
Apriori
Eclat
关联规则学习
无监督式学习
托管服务
大量未标记地数据和少量标记的数据
深度信念网络（DBN）
玻尔兹曼机（RBN）
半监督式学习
机器人如何行走
AlphaGo
强化学习
是否监督训练
逐步积累学习成果
在线学习
大批量的学习资源
批量学习
是否动态地进行增量学习
基于实例的学习（看目标和标签的相似度）
基于模型的学习（从示例集中构建一种模型）
如何泛化
机器学习分类
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