常见算法的分类

作者 : icbug 发布时间: 2020-06-7 文章热度:163 共572个字,阅读需2分钟。 手机浏览

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算法:是利用计算机解决特定问题的处理步骤,是有限操作的集合

例子:由身高预测体重

收集了一些人的身高与体重,基于这些已经知道的信息,去预测一个身高已知的人的体重

变量关系:    Tips:身高为x,体重为y。

可以用线性关系进行描述:y=ax+b

需要根据已经有的数据,去求解这个模型中的两个参数:a与b,然后使用公式进行预测操作

两个未知的参数,对于任意的两条已经知道的记录,即可求出两者的值。为了能得到更普遍可信度高的模型,需要尽可能地使用已经有的样本数据,越多地记录参与到参数求解过程中,求出地结果就越有普遍性。


常见地机器学习算法分类

根据学习方式地不同进行:根据学习样本数据不同,对问题有不同地建模方式

监督式学习:学习样本中有结果标记

无监督学习:学习样本中无结果标记

半监督学习:学习样本中部分记录有结果标记


有监督学习:

有监督模型:利用一组已经知道地类别地样本来训练模型,使其达到性能要求。特点为输入数据(也可称为训练数据)都有一个明确地的标识或结果(标签)。即我们提供样例teach计算机如何进行学习。


无监督学习

无监督学习:从无标记的训练数据中推断结论。其特点为输入数据(训练数据)不存在明确的表示或结果(标签)。常见的无监督学习为聚类,即为发现隐藏的模式或者对数据进行扽组。即计算机根据我们提供的材料“自动学习”,给定数据,寻找隐藏的结构或者模式

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