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
是否监督训练
监督式学习
典型应用
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)
相关算法
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)
无监督式学习
典型应用
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)
相关算法
聚类算法
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)
可视化和降维
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)
关联规则学习
Apriori
Eclat
半监督式学习
典型应用
托管服务
大量未标记地数据和少量标记的数据
相关算法
深度信念网络(DBN)
玻尔兹曼机(RBN)
强化学习
典型应用
机器人如何行走
AlphaGo
是否动态地进行增量学习
在线学习
逐步积累学习成果
批量学习
大批量的学习资源
如何泛化
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)
0 条评论
下一页