机器学习笔记1——机器学习算法分类整理

最新推荐文章于 2023-12-05 20:36:29 发布
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#machine learning #机器学习 #科技 #算法 #思维导图

本文介绍了机器学习的四种问题类型：分类、回归、聚类和规则抽取，并按学习方式和算法相似性对机器学习算法进行分类，包括监督学习、半监督学习、非监督学习和增强学习。同时，列举了各种算法，如决策树、贝叶斯、核方法、人工神经网络和深度学习等。

    工欲善其事，必先利其器。学习机器学习，先要了解机器学习的工具——算法，并且要从宏观上纵览全局（Big Picture），然后抓住当前最要紧的方向深挖下去。

   在了解算法之前，先要对机器学习算法进行分类，这样我们们可以更好地把握问题的本质，针对不同的问题选择更合适的算法。

   机器学习问题

  • 分类 -在标注好的数据上建模，判别新样本的类型，如垃圾邮件识别
  • 回归 -在标注好的数据上建模，预测样本的标注值，如股票预测
  • 聚类 -数据未标注，但给出相似度衡量标准，根据标准将数据划分，
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