机器学习_常用算法列举

最新推荐文章于 2025-03-12 12:41:38 发布
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分类专栏： Machine Learning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/blacklaw0/article/details/9565693
本文概述了十大经典机器学习算法，包括决策树、K-Means、SVM、Apriori算法等，旨在为读者提供对这些算法基本概念的理解。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


（1）决策树

（2）K-Means
（3）SVM(Support Vector Machine)
（4）Apriori算法
（5）EM算法（Expectation Maximiztion）最大期望算法
（6）PageRank算法
（7）AdaBoost算法
（8）k-nearest neighbour classification算法
（9）贝叶斯分类器
（10）分类和回归树算法

【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例
weixin_51306394的博客
07-30 4937
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律，从而能够对未知数据做出预测或决策。
使用TensorFlow列举了常用的机器学习算法.zip
04-17
例如，可以利用机器学习算法分析医学影像数据进行疾病诊断，或者利用机器学习算法分析基因数据进行疾病风险预测。 智能交通和物联网： 机器学习可以应用于智能交通系统、智能城市管理和物联网等领域。例如，可以...
每个人都应该知道的3种机器学习算法
博客
10-17 3392
原文：3 Machine Learning Algorithms You Need to Know 作者：Eleni Markou 翻译：Vincent 译者注：决策树 & 聚类算法 & 线性回归：应该使用哪种机器学习算法？使用它的原因是什么?作者在本文中详细介绍了这些内容。以下为译文。假设有一些跟数据相关的难题需要你去解决。之前你已经听过机器学习算法的厉害之处了...
面试必备 | 机器学习这十大算法你确定会了吗？
zenRRan的博客
03-20 878
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要11分钟跟随小博主，每天进步一丢丢选自Medium作者：garvitanand2机器之心编译参与：Geek AI、路本文介绍了 10...
机器学习算法
mudan97的博客
12-10 693
本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法，当然,欢迎同行交流。 哲学要回答的基本问题是从哪里来、我是谁、到哪里去，寻找答案的过程或许可以借鉴机器学习的套路：组织数据->挖掘知识->预测未来。组织数据即为设计特征，生成满足特定格式要求的样本，挖掘知识即建模，而预测未来就是对模型的应用。 特征设计依赖于对业务场景的理解，可分为连续特征、离散特征和组合高阶特征。本篇重点是机器学习算法的介绍，可以分为监督学习和无监督学习两大类。 无监督学习算法很多，最近几年业界比较关注
Machine Learning：十大机器学习算法
茅坤宝骏氹的博客
04-17 6448
转载自 Machine Learning：十大机器学习算法摘要: - 机器学习算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习 - 基本的机器学习算法：线性回归、支持向量机(SVM)、最近邻居(KNN)、逻辑回归、决策树、k平均、随机森林、朴素贝叶斯、降维、梯度增强机器学习算法大致可以分为三类：监督学习算法 (Supervised Algorithms）:在监督学习训练过程中，可以由训练数据集学到或建立一...
机器学习的常用算法demo，包括python，cpp.zip
04-16
从上述所列举的应用可知，机器学习正在成为各行各业都会经常使用到的分析工具，尤其是在各领域数据量爆炸的今天，各行业都希望通过数据处理与分析手段，得到数据中有价值的信息，以便明确客户的需求和指引企业的发展...
机器学习常用算法实现.zip
04-16
从上述所列举的应用可知，机器学习正在成为各行各业都会经常使用到的分析工具，尤其是在各领域数据量爆炸的今天，各行业都希望通过数据处理与分析手段，得到数据中有价值的信息，以便明确客户的需求和指引企业的发展...
机器学习常用算法实现Demo.zip
04-16
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《利用机器学习实现算法交易系统》.zip
04-16
从上述所列举的应用可知，机器学习正在成为各行各业都会经常使用到的分析工具，尤其是在各领域数据量爆炸的今天，各行业都希望通过数据处理与分析手段，得到数据中有价值的信息，以便明确客户的需求和指引企业的发展...
机器学习案例
07-25
python 机器学习示例代码，此代码为线性回归算法示例。
【Machine Learning系列】带你快速学习十大机器学习算法
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zhangxia_的博客
04-10 2万+
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，你将能够快速掌握机器学习算法并应用于实际问题中。
机器学习十大基本算法列举
m0_46501404的博客
11-25 432
机器学习基本算法 线性回归算法 Linear Regression 支持向量机算法 (Support Vector Machine,SVM) 最近邻居/k-近邻算法 (K-Nearest Neighbors,KNN) 逻辑回归算法 Logistic Regression 决策树算法 Decision Tree k-平均算法 K-Means 随机森林算法 Random Forest 朴素贝叶斯算法 Naive Bayes 降维算法 Dimensional Reduction 梯度增强算法 Gradient
【详解】机器学习算法详解
LeeZhao的博客
05-19 4233
1 机器学习算法原理介绍 判别模型(discriminative model) 已知输入变量x，通过求解条件概率分布P(y|x)或者直接计算y的值来预测y。 例如： 线性回归（Linear Regression） 逻辑回归（Logistic Regression） 支持向量机（SVM） 传统神经网络（Traditional Neural Networks） 线性判别分析（Linear Discriminative Analysis） 条件随机场（Conditional Random Field）
机器学习算法入门讲解和总结~
哆啦A梦爱学习的博客
07-02 534
点击上方“码农的后花园”，选择“星标”公众号精选文章，第一时间送达机器学习算法有很多，有分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，具体算法比如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林、支...
一文带你了解机器学习算法
夏沫の梦的博客
03-16 827
简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好，这就是机器学习。对上面这句话的理解：数据：从现实生活抽象出来的一些事物或者规律的特征进行数字化得到。学习：在数据的基础上让机器重复执行一套特定的步骤（学习算法）进行事物特征的萃取，得到一个更加逼近于现实的描述（这个描述是一个模型它的本身可能就是一个函数）。我们把大概能够描述现实的这个函数称作我们学到的模型。更好：我们通过对模型的使用就能更好的解释世界，解决与模型相关的问题。
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。
机器学习讲解！（多种算法示例 全网最详细！）
Allen1862105的博客
08-12 1151
机器学习是人工智能的一个分支，它研究计算机如何通过自身的学习和经验来提高其性能，而不需要明确的被编程。机器学习算法可以从大量的数据中学习，并能根据这些数据做出预测或分类。机器学习目前已经被广泛应用于许多领域，包括自然语言处理、计算机视觉、图像识别、语音识别、金融分析、医疗诊断等。机器学习算法是一个庞大的体系，每种算法都有自己的优缺点。选择合适的算法需要考虑数据的特点、任务的类型、计算资源等因素。机器学习是一个非常热门的研究领域，它正在不断发展。
Machine Learning: 十一大基本机器学习算法
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qq_45913945的博客
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十大基本机器学习算法
机器学习常用算法解析
在知识要点部分，资料列举了一系列常见的机器学习算法： 1. 线性回归：一种基础的回归分析方法，用于预测连续数值型的输出。 2. 逻辑回归：常用于二分类问题，输出结果为概率值。 3. 决策树：通过一系列规则和特征...
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