机器学习分类与算法简介

回归算法、聚类算法、决策树、随机森林、神经网络、贝叶斯算法、支持向量机、神经网络等十二大机器学习算法！通俗易懂2.2万9 比啃书爽！逻辑回归、KNN、决策树、贝叶斯、SVM、随机森林、PCA、k-means、线性回归完整首先，机器学习算法的分类： 1、监督式学习工作机制：用有正确答案的数据来训练算法进行机器学习。代表算法：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归，支持向量机等。2、非监督式学习工作机制：训练数据没有标签或者答案，目的是找出数据内部的关联和模式，趋势。代表算法：关联算法和聚类算法。3. 半监督学习工作机制：结合(少量的)标定训练数据和(大量的)未标定数据来进行学习代表算

本文将介绍机器学习的算法类型以及分类算法和预测算法。机器学习的算法类型1. 监督学习算法在监督学习算法中，已知标记数据和相应的输出机作者简介东方瑞通终身学习已在泛IT培训领域已经成为具有全国性影响力的领导品牌！，相关视频：【人工智能】数据处理，分类算法讲解，讲讲机器学习整体

机器学习算法是一种能够通过数据来学习的计算机程序。它能够从收集到的数据中提取信息，并利用这些信息来提高任务的执行效果。为了确保准确性，算法需要经过充分的训练。机器学习问题的四个分支监督学习监督学习是目前最常见的机器学习类型。给定一组样本( 通常由人工标注，有一个明确的标识或结果),它可以学会将输入数据映射到已知目标。近年来广受关注的深度学习应用几乎都属于监督学习，比如字符识别、语音识别、图像分类和语言翻译。监督学习主要包括分类和回归，分类问题也分为多标签多分类、单标签单分类等。无监督学习无监督学习是指在没有目标的情况下寻找输入数据的有趣变