机器学习十大算法（2）

最新推荐文章于 2026-01-03 22:14:00 发布
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#机器学习 #算法 #随机森林


2. 随机森林

在源数据中随机选取数据，组成几个子集

S 矩阵是源数据，有 1-N 条数据，A B C 是feature，最后一列C是类别
由 S 随机生成 M 个子矩阵

这 M 个子集得到 M 个决策树

将新数据投入到这 M 个树中，得到 M 个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果


机器学习——十大算法
Like_July_moon的博客
03-16 2万+
线性回归是机器学习中最基础也是应用最广泛的算法之一。它主要用于预测一个或多个自变量（输入特征）与一个因变量（输出标签）之间的线性关系。线性回归模型试图找到一条直线（在二维空间中）或一个超平面（在更高维空间中），使得所有数据点到这条直线或超平面的垂直距离之和最小，这样的直线或超平面称为最佳拟合线或最佳拟合超平面。线性回归模型通常表示为：其中：*y 是因变量，即我们想要预测的输出。*x 是自变量，即输入特征。*w 是权重，表示每个特征对输出影响的程度。
精选资源
机器学习十大算法.zip
01-06
《机器学习十大算法》压缩包包含了十个在机器学习领域中广泛应用的算法的详细介绍，每份PDF文件分别对应一个算法。这些算法是机器学习初学者和专业研究者必备的基础知识，涵盖了监督学习、非监督学习以及关联规则...
机器学习十三大经典算法
qq_24690701的博客
08-03 1959
一、决策树 根据一些 特征（feature ）进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。 判断的依据是信息熵增益，计算公式如下： 其中的n代表有n个分类类别（比如假设是2类问题，那么n=2）。分别计算这2类样本在总样本中出现的概率p1和p2，这样就可以计算出未选中属性分枝前的信息熵。 模型可以根据已有数据学习得到，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，...
机器学习十大经典算法
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
07-27 9613
机器学习算法是计算机科学和人工智能领域的关键组成部分，它们用于从数据中学习模式并作出预测或做出决策。本文将为大家介绍十大经典机器学习算法，其中包括了线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等算法，每种算法都在特定的领域发挥着巨大的价值。
机器学习十大算法案例
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weixin_41744192的博客
06-14 5万+
机器学习十大算法案例实现监督学习1. 线性回归2. 逻辑回归3. 神经网络4. SVM支持向量机5. K邻近6. 贝叶斯7. 决策树8. 集成学习非监督学习9. 降维—主成分分析10. 聚类分析 监督学习 1. 线性回归 2. 逻辑回归 3. 神经网络 4. SVM支持向量机 5. K邻近 6. 贝叶斯 7. 决策树 8. 集成学习 非监督学习 9. 降维—主成分分析 10. 聚类分析 跳转 —>聚类分析综述与案例实现 ...
【Machine Learning系列】带你快速学习十大机器学习算法
Java 技术专栏，从入门到精通，熟悉企业级开发
04-19 1万+
机器学习算法的学习是一个长期的过程，需要不断地练习和实践才能够掌握。通过坚持不懈地学习和实践，你才能快速掌握机器学习算法并应用于实际问题中。
机器学习十大算法入门小白学习路线
2501_91624122的博客
05-11 781
通过本文提供的学习路线，你可以从零基础逐步掌握机器学习中的十大经典算法。这些算法涵盖了监督学习、无监督学习和深度学习等多个领域，是机器学习领域的基石。希望这些内容能够帮助你快速入门机器学习，并在实际项目中应用所学知识。免费分享一些我整理的人工智能学习资料给大家，包括一些AI常用框架实战视频、图像识别、OpenCV、NLQ、机器学习、pytorch、计算机视觉、深度学习与神经网络等视频、课件源码、国内外知名精华资源、AI热门论文、行业报告等。
十大机器学习算法
qq_39783601的博客
03-08 3万+
初学者应该知道的十大机器学习算法 来源：https://builtin.com/data-science/tour-top-10-algorithms-machine-learning-newbies 机器学习算法被描述为学习一个目标函数 (f)，它最好地将输入变量 (X) 映射到输出变量 (Y)：Y = f(X) 最常见的机器学习类型是学习映射 Y = f(X) 以针对新 X 预测 Y。这称为预测建模或预测分析，目标就是要做出最准确的预测。 机器学习算法线性回归逻辑回归线性判别分析分类和回归树朴素贝叶
机器学习十大算法
xiaoaque的博客
10-14 436
K均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。它通过最小化簇内的方差和最大化簇间的距离，将相似的数据点聚集在一起。：随机森林是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来进行分类和回归。它通过随机选择特征和样本，减少过拟合的风险，并提高模型的性能。：K-最近邻算法是一种基于实例的学习算法，用于解决分类和回归问题。：AdaBoost，即自适应增强，是一种迭代算法，通过调整错误分类样本的权重来提高分类效果。：支持向量机是一种二分类模型，通过在特征空间中找到一个最优超平面，将不同类别的样本分开。
机器学习常用十大算法
kw-home
06-17 1万+
机器学习常用10种算法
十大经典机器学习算法简介
qq_33177599的博客
05-03 2419
对于分类问题，根据这 k 个样本中最常见的类别来决定待分类样本的类别；对于每个样本点，计算其到每个聚类中心的距离，并将其归类到距离最近的聚类中心所属的类别。：根据输出值和真实标签之间的误差，通过梯度下降算法，更新每一层的权重，使得误差最小化。SVM选择的超平面是使得两个不同类别的样本点到该超平面的距离（间隔）最大化的平面。更新每个类别的聚类中心，使得每个类别内的样本点到其聚类中心的距离最小化。对于每个待分类或预测的样本，计算其与训练集中所有样本的距离。对于给定的输入样本，计算其在各个类别下的后验概率。
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05-12
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精选资源
机器学习十大算法详细讲解
03-04
通过以上对机器学习十大算法的详细介绍，我们可以看到，每种算法都有其独特的适用场景和限制。选择合适的算法需要根据具体问题的特点以及数据的性质来决定。掌握这些算法的细节，对于从事机器学习研究和开发的专业...
机器学习十大算法2：K-means
03-12
标题“机器学习十大算法2：K-means”和描述“机器学习十大算法2：K-means，英文原著，需要的同学可下载学习。”表明本文档的重点在于介绍一种名为K-means的机器学习算法，它是十大机器学习算法之一。K-means是一种...
【机器学习】深度信念网络（DBN）
2401_84149564的博客
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深度信念网络（DBN）是由Geoffrey Hinton提出的一种生成式深度学习模型，通过堆叠多个限制玻尔兹曼机（RBM）构建深层结构。其核心特点包括：1）采用无监督预训练和有监督微调的两阶段训练策略，有效解决梯度消失问题；2）能够自动提取数据的多层级抽象特征；3）兼具生成和判别能力。本文详细介绍了DBN的网络结构、RBM组件原理、训练流程（对比散度算法和微调方法），并提供了完整的Python实现代码，包括数据预处理、模型构建、训练过程和可视化分析。
机器学习——贝叶斯
2401_83998832的博客
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正向概率：假设袋子里有10个白球，90个黑球，然后从袋子里面拿出1个球，拿出的球是白球的概率是多少？显然，白球的概率是1/10逆向概率：如果我们事先并不知道袋子里白球、黑球的比例，然后通过多次试验，根据拿出来的球的颜色推测袋子里白球、黑球的比例贝叶斯分类器的代码使用：朴素贝叶斯算法，中文处理classalpha=1.0参数：1.多项式分布的朴素贝叶斯。2.控制模型拟合时的平滑度定义：alpha是一个浮点数，表示添加剂（拉普拉斯/Lidstone）平滑参数。
0-机器学习与大模型开发数学教程
最新发布
yuanmomoya的博客
01-03 535
《机器学习与大模型开发数学教程》系统介绍了机器学习所需的数学基础，涵盖微积分、线性代数、概率统计、优化方法等核心内容。全书共8章，从预备知识（集合、向量、概率等）开始，逐步深入单变量/多变量微积分、矩阵运算、概率分布与统计推断，重点讲解梯度下降等优化算法及数值计算技巧，并专章探讨大模型相关的注意力机制、Transformer数学原理等专题，最后延伸至最优传输理论、图神经网络等前沿领域，为读者构建完整的机器学习数学知识体系。
【机器学习】02_线性模型
Dasi_C_upup的博客
12-31 821
本文系统介绍了机器学习中的线性模型，包括线性回归、对数几率回归和线性判别分析三大核心算法。重点讲解了线性回归的最小二乘法求解和L1/L2正则化特性，对比了岭回归与Lasso回归的几何意义和应用场景。详细推导了对数几率回归的sigmoid函数和交叉熵损失函数，并解释其优于均方误差的原因。此外，阐述了LDA算法的类内散度和类间散度矩阵，以及多分类策略和类别不平衡处理方法。全文通过数学公式推导、几何直观解释和对比表格，为理解线性模型提供了全面的理论基础。
【机器学习】生成对抗网络（GAN）
2401_84149564的博客
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生成对抗网络（GAN）是一种通过生成器与判别器对抗博弈来学习数据分布的深度学习模型。生成器试图生成逼真样本，判别器则负责区分真实与生成样本。本文详细介绍了GAN的核心思想、数学目标、训练流程及常见挑战（如梯度消失、模式崩溃），并列举了DCGAN、WGAN等经典变体。通过Python代码实现了一个生成正弦曲线的简易GAN，展示了训练过程和结果可视化。实验表明，经过100轮训练后，生成器能产生与真实正弦曲线相似的样本，验证了GAN在数据生成任务中的有效性。
全面解析机器学习十大算法要点
机器学习十大算法是指在机器学习领域内普遍认为非常重要且广泛应用于各种数据科学问题的十种算法。这些算法各有特色，适用于解决不同的问题，如分类、回归、聚类等。下面将详细介绍这些算法以及它们的应用场景。 1....
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