哪些机器学习算法可以处理多分类 机器学习常见算法分类

机器学习之——多类分类问题~

机器学习之——多类分类问题
在之前，我们讨论了逻辑回归模型(Logistic Regression)解决分类问题。但是我们发现，逻辑回归模型解决的是二分问题，即：模型的结果只有两个值，y=0 or y=1 。但是在现实情境下，我们的训练集往往包含多个类(>2)，我们就无法用一个二元变量(y=0|y=1)来做判断依据了。举个例子，我们预测天气，天气的情况就分为：晴天、阴天、雨天、多云、雪天、雾天等等。
下面是一个多类分类问题(Multiclass Classification)可能的情况：

三个不同的形状，表示三种不同的分类。
一种解决这类问题的途径，是采用一对多(One-vs-All)方法。在一对多方法中，我们将多类分类问题转变成二元分类问题。为了能实现这样的转变，我们将多个类中的一个类标记为正向类(y=1)，然后将其他所有的类都标记成负向类(y=0)，这个模型记作：

接着，相同的，我们选择另外一个类标记为正向类(y=2)，再将其他的类都标记为负向类，将这个模型记作：

以此类推。
最后，我们得到一系列的模型，简记为：

其中 i = 1,2,3,...,k
步骤可以记作下图：

最后，在我们需要做预测时，我们将所有的分类机都运行一遍，然后对于每一个输入变量，都选择最高可能性的输出变量。
这便是解决多类分类问题的一对多方法。

机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

maxsoft作为logistics二分类的改进版，天生适合多分类；神经网络(如bp神经网络，随机权神经网络，RBF神经网络等)；通过建立多个支持向量机或者最小二乘支持向量机分类模型，通过投票算法选择概率最大的分类标签；也可以通过聚类算法(KNN，kMeans等)等无监督学习算法实现分类。或许不太完善，欢迎补充。(机器学习算法与Python学习)

有哪些机器学习算法?

答：8. 支持向量机支持向量机（SVM）可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。9. 袋装法和随机森林随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一，它是一种集成机器学习算法。想要学习了解更多机器学习的知识，推荐CDA...

机器学习中常用的算法有哪些

答：5.朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是一种分类器，它基于贝叶斯定理，计算在给定数据点之后某个事件发生的概率。该算法假设不同的特征彼此独立，因此称为“朴素”。6.聚类聚类算法将给定数据集分成多个组，每个组中包含相似的数据点。...

ai算法有哪些

答：4、人工智能主要典型算法，有梯度下降的算法，减少过拟合的dropout算法等等。5、模糊数学、神经网络、小波变换、遗传算法、人工免疫系统、参数优化、粒子群算法，等等，简单应用，有高等数学知识即可。6、SVM算法，粒子群算法，免...

机器学习有几种算法?

答：3. 决策树 利用监督学习算法对问题进行分类。决策树是一种支持工具，它使用树状图来决定决策或可能的后果、机会事件结果、资源成本和实用程序。根据独立变量，将其划分为两个或多个同构集。4. 支持向量机(SVM)基本原理(以...

bagging算法是怎样进行分类的?

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KNN 算法-理论篇-如何给电影进行分类

答：本篇文章主要介绍了 KNN 算法 的基本原理，它简单易懂，即可处理分类问题，又可处理回归问题。KNN 算法 是基于 距离 的一种机器学习算法，需要计算测试点与样本点之间的距离。因此，当数据量大的时候，计算量就会非常庞大，...

有哪些常用的机器学习算法?

答：机器学习中常用的方法有：(1) 归纳学习 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习(发现学习)：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。(2) 演绎学习 (3) 类比学习：...

常见的机器学习的相关算法包括

答：以下是一些常见的机器学习算法：监督学习算法：线性回归（Linear Regression）逻辑回归（Logistic Regression）决策树（Decision Trees）随机森林（Random Forests）支持向量机（Support Vector Machines）朴素贝叶斯（Naive Bayes）K近邻...

常见决策树分类算法都有哪些?

答：3.ID3算法 ID3算法就是对CLS算法的最大改进是摒弃了属性选择的随机性，利用信息熵的下降速度作为属性选择的度量。ID3是一种基于信息熵的决策树分类学习算法，以信息增益和信息熵，作为对象分类的衡量标准。ID3算法结构简单、...

常用机器学习方法有哪些?

答：机器学习中常用的方法有：(1) 归纳学习 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习(发现学习)：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。(2) 演绎学习 (3) 类比学习：...