机器学习入门算法----简介

机器学习算法概览
最新推荐文章于 2025-04-15 22:00:43 发布
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分类算法

分类算法

KNN

KNN
KNN
KNN
KNN
KNN优缺点

决策树

决策树
决策树

信息熵
信息增益和特征选择
构建决策树

ID3

ID3
ID3
ID3
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ID3
ID3
ID3
ID3
ID3优缺点

CART

CART

聚类算法

聚类算法

K-Means

K-Means
K-Means
K-Means
K-Means
K-Means
K-Means
K-Means优缺点

集成学习

Bagging
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Boosting
AdaBoost
随机森林
随机森林

深度学习

深度学习

增强学习

增强学习

迁移学习

迁移学习

关联规则

关联规则

机器学习入门 - 梯度算法
weixin_43819452的博客
09-11 6643
1. 梯度是什么？ 梯度 ： 一个向量，导数+变化最快的方向 机器学习： 收集数据x, 构建模型f，通过f(x, w) = Ypredict 判断模型质量的方法，计算loss loss=(Ypredict−Ytrue)2（回归损失）loss=Ytrue⋅log(Ypredict)（分类损失） loss = (Y_{predict} - Y_{true})^2 \quad （回归损失）\\ loss = Y_{true}·log(Y_{predict}) \quad （分类损失） loss=(Ypredict
Python机器学习入门：Scikit-Learn与TensorFlow实战
04-12
本书是一本面向初学者的Python机器学习实战指南，涵盖了从无监督学习到深度学习的关键概念和技巧...本书适合那些已经掌握机器学习基础知识和Python编程的读者，通过本书的学习，读者可以更好地理解和实践机器学习算法。
机器学习KNN算法入门---鸢尾花分类
weixin_53433040的博客
04-15 1957
KNN算法 （K-Nearest Neighbor）也叫K-近邻算法是机器学习中最基础的算法之一。是监督学习中的分类算法，也可以用于回归问题的解决，但是通常使用它来解决分类问题。所以我们今天主要探讨的就是KNN算法解决分类问题.KNN算法的优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。KNN算法的缺点: 缺点：时间复杂度高、空间复杂度高。本文主要简单入门了一下 KNN算法思想: 传入一个未知分类的样本, 找到 k 个和它最相似的样本, 这K个样本多数属于哪一类,那么这个未知样本就属于哪一类型.
机器学习入门算法-简介
低码开发
04-10 1358
机器学习简介 机器学习概念：让机器去学习样本数据的特征规律，属于白盒子模型，可解释性好。
机器学习入门-Scikit-learn
just的博客
11-20 2188
scikit-learn是一个开源的Python机器学习库，提供了大量易于使用的工具和算法，用于数据挖掘和数据分析。
机器学习入门：聚类算法-5
奔腾游子
12-23 3585
机器学习入门：聚类算法 1、实验描述 本实验先简单介绍了一下各聚类算法，然后利用鸢尾花数据集分别针对KMeans聚类、谱聚类、DBSCAN聚类建模，并训练模型；利用模型做预测，并使用相应的指标对模型进行整体的评估，并打印出三种算法的对比结果。 实验时长：45分钟 主要步骤： 加载鸢尾花数据 读取对应的样本和标签值 建立相应的模型 模型的预测 模型评估 2、实验环境 虚拟机数量：1 系统版本：CentOS 7.5 scikit-learn版本： 0.19.2 nump
用Python进行机器学习：Scikit-learn的入门与实践
一键难忘的博客
03-13 4141
随着机器学习在各个领域的广泛应用，Python成为了一个备受欢迎的机器学习工具之一。在众多机器学习库中，Scikit-learn因其简单易用、功能强大而备受青睐。本文将介绍Scikit-learn的基本概念，以及如何在Python中使用它进行机器学习的实践。
1.机器学习-机器学习算法分类概述
weixin_50804299的博客
01-17 9498
监督学习是机器学习中最常用的一种重要方法，它利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。简单来说，监督学习就是从已有的标记数据中学习模型，然后利用这个模型对新的未知数据进行预测。 在监督学习中，每个样本都包含输入特征和对应的输出标签。 输入特征也称为特征向量，是一个可以描述样本特性的值； 输出标签通常是离散的类别标签或者连续的数值标签，用来表示样本所属的类别或者具有的属性。 通过训练，模型将学会从输入特征中预测出相应的输出标签。 监督学习的应用场景非常广泛，包括但不限于分类、回归、
机器学习之Python中Scikit-Learn（sklearn）入门
ning的博客
09-20 1275
线性回归是统计学中用来预测连续变量之间关系的一种方法。在sklearn中，模型用于通过特征变量预测目标变量。Scikit-Learn是一个功能强大且易于使用的机器学习库，它为Python用户提供了丰富的算法和工具来解决实际问题。通过本文的介绍，你应该能够掌握如何在Python中使用Scikit-Learn进行基本的线性回归分析。当然，Scikit-Learn的功能远不止这些，还有更多的算法和技术等待你去探索和学习。版权声明：本博客内容为原创，转载请保留原文链接及作者信息。参考文章。
机器学习----PyTorch入门
bjsyc123456的博客
05-18 4872
PyTorch PyTorch是一个开源的python机器学习库 PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，使用Python重新写了很多内容 更加灵活，支持动态图，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。 张量 PyTorch中所有的操作都是在张量的基础上进行的，可以说是PyTorch的基本单位 一、 张量的定义 1. 创建随机的张量 初始化一个符合正态分布的张量 randn()方法参数： 张量的维度 import
算法入门（一） -- 机器学习基础大纲
以为在机器学习领域与人工智能领域深耕多年的老牛
12-20 1477
我们常说的算法到底是什么？机器学习又是什么？模型起到了什么作用？相信很多小伙伴在刚开始学习的时候都有过这样的疑问，接下来我们就以这三个问题开头，开启我们的算法修仙之路。
机器学习大作业-基于各种机器学习分类算法实现乳腺癌预测比较python源码+数据集.zip
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Python与机器学习教程 机器学习算法课程-HTML网页版教程课件 可直接在浏览器运行 从入门到进阶.rar
05-03
课程分为三天的内容，即day01、day02和day03，包含了数十个章节，旨在帮助用户从零开始掌握机器学习的基本概念和常用算法。 Python是一种高级编程语言，以其简洁的语法和丰富的库资源受到广大开发者喜爱。在机器...
机器学习入门教程3-使用 Python 和 scikit-learn 学习回归算法
01-07
在本教程中，我们将介绍解决基于回归的机器学习问题的基础知识，并对当前最流行的一些算法进行比较研究。 设置 注册或登录。 从 Try IBM Watson 页面登录到您的 IBM Cloud 帐户来激活 Watson Studio。 在 ...
机器学习入门到实践-从基础知识到模型评估全流程解析
02-21
使用场景及目标：本文的目标是在帮助从业者从零开始构建关于机器学习的知识框架，包括但不限于了解不同类型的算法特点，能够选择合适的工具来进行实验设计，并学会评价模型的好坏以便持续改进。最终目的是让读者可以...
elasticsearch-7.17.22-linux-x86-64.tar.gz分享给需要的同学
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基于Q-learning算法在能源市场中实现效益最大化研究（Matlab代码实现）
最新发布
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AI时代，中小技术转移机构面临收入增长乏力挑战，如何抓住企业创新数智空间机遇实现体系化核心优势？.docx
12-08
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
机器学习入门：K-Means算法详解与实战演示
在这个文档中，作者深入探讨了机器学习中的K-Means算法，这是一种经典的非监督学习方法，特别用于数据聚类。K-Means算法基于一种简单但强大的思想，即通过迭代过程将数据集划分为K个互相独立的类簇，每个类簇由一个...
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