机器学习的方法有哪些?答：贝叶斯学习: 贝叶斯学习是一种基于概率论和统计学的学习方法，它通过贝叶斯定理来进行学习和预测。统计学习方法: 统计学习方法是一类基于统计学理论的机器学习方法，它通过统计学模型和优化算法来进行学习和预测。包括线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯等。这些方法都有其特点和适用范围，在实际应用中要根据问题...
机器学习的常用方法有哪些?答：监督学习是最常用的机器学习方法之一。在监督学习中，算法从一组已知输入和输出数据中学习，并使用这些数据来预测未知数据的输出。 常见的监督学习算法有:线性回归 逻辑回归 支持向量机 决策树和随机森林 支持向量机 朴素贝叶斯 神经网络 KNN 无监督学习是另一种常用的机器学习方法。在无监督学习中，算法...
常见的分类算法有哪些答：1. 决策树算法：这种算法通过一系列的问题对数据集进行划分，直到达到某个终止条件为止。决策树广泛应用于分类和回归任务中，常见的决策树算法包括ID3、C4.5和CART等。2. 贝叶斯算法：基于贝叶斯定理，通过计算后验概率来进行分类。贝叶斯分类器能够在给定类别条件下，对未知样本的概率分布进行预测。朴素...
用于数据挖掘的分类算法有哪些,各有何优劣答：常见的机器学习分类算法就有，不常见的更是数不胜数，那么我们针对某个分类问题怎么来选择比较好的分类算法呢？下面介绍一些算法的优缺点：1. 朴素贝叶斯 比较简单的算法，所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感。如果条件独立性假设成立，即各特征之间相互独立，朴素贝叶斯分类器将会比判别模型，如逻辑...
机器学习的分类答：策略(strategy)：即从假设空间中挑选出参数最优的模型的准则。模型的分类或预测结果与实际情况的误差(损失函数)越小，模型就越好。那么策略就是误差最小。算法(algorithm)：即从假设空间中挑选模型的方法(等同于求解最佳的模型参数)。机器学习的参数求解通常都会转化为最优化问题，故学习算法通常是最优化...
基于hadoop的机器学习算法 有哪些答：很多，主要说下监督学习这块的算法哈。欢迎讨论。svm，支撑向量机，通过找到样本空间中的一个超平面，实现样本的分类，也可以作回归，主要用在文本分类，图像识别等领域，详见：；lr，逻辑回归，本质也是线性回归，通过拟合拟合样本的某个曲线，然后使用逻辑函数进行区间缩放，但是一般用来分类，主要用在ctr...
分类算法有哪些分类算法答：1、分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。2、分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。3、分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。4、最常用的分类算法就是贝叶斯分类算法，（贝叶斯分类器）用到的知识就是概率的东西...
分类算法有哪些答：再者，随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并结合它们的输出来进行分类。随机森林能够处理高维特征，对部分特征的缺失不敏感，并且具有很好的抗过拟合能力。在实际应用中，随机森林常被用于各种竞赛和实际问题，如疾病预测、客户分群等。此外，支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的分类算...
机器学习中常见的线性分类器有哪些?答：探索机器学习中的强大工具：线性与非线性分类器在机器学习的广阔领域中，线性与非线性分类器是数据科学家们的得力助手。让我们深入了解这些基石算法：线性分类器，包括感知机、LDA、逻辑斯蒂回归和SVM（线性核），以及非线性分类器如朴素贝叶斯、KNN、决策树和SVM（非线性核）。线性分类器以其直观的模型结构...
分类算法有哪些答：朴素贝叶斯算法、支持向量机算法。1、基于贝叶斯定理，通过观察已知类别的数据来进行分类。2、基于最大间隔的分类算法，在高维空间中找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据点距离超平面最大。
网友点评：
堵泪菁13860306582：
基于统计和机器学习的算法有哪些 -
凤山县497回复：
很多,主要说下监督学习这块的算法哈.欢迎讨论. 1. svm,支撑向量机,通过找到样本空间中的一个超平面,实现样本的分类,也可以作回归,主要用在文本分类,图像识别等领域,详见:; 2. lr,逻辑回归,本质也是线性回归,通过拟合拟...
堵泪菁13860306582：
如何解释一个分类器算法为什么好 -
凤山县497回复：
分类分为有监督算法和无监督算法,有监督的话,常见为逻辑斯蒂回归,还有支持向量机SVM等,无监督适合于聚类,如k-means,k-methods等等.这些都是常见的机器学习算法.推荐你一门课:Andrew N.G在Stanford时候录的《machine learning》,在网易公开课上都有.
