机器学习的相关算法包括答：机器学习的相关算法包括，线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。1、线性回归 在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。线性回归模型被表示为一个方程式，它为输入变量找到特定的权重（即系数 B），进而描述一条最佳拟合了输入变量（x）和输...
机器学习人工智能的算法有哪些?答：三、贝叶斯算法。1、朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。2、朴素贝叶斯分类分为三个阶段，根据具体情况确定特征属性，并对每个特征属性进行适当划分，形成训练样本集合。计算每个类别在训练样本...
机器学习有几种算法?答：10. 梯度提高和演算法 这些算法是在处理大量数据，以作出准确和快速的预测时使用的boosting算法。boosting是一种组合学习算法，它结合了几种基本估计量的预测能力，以提高效力和功率。综上所述，它将所有弱或平均预测因子组合成一个强预测器。
机器学习的主要算法分为答：机器学习的算法包括：监督学习、非监督学习和强化学习。1、支持向量机：是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。例如，在纸上有两类线性可分的点，支持向量机会寻找一条直线将这两类点区分开来，并且与这些点的距离都尽可能远。2、决策树...
机器学习中常用的算法有哪些答：直线的斜率和截距可以预测因变量的值。该算法是最简单和最常用的机器学习算法之一。3.逻辑回归逻辑回归算法基于一个概率模型，用于预测给定数据集的类别。该算法通过计算每个类别的概率，并将概率最高的类别作为预测结果。4.支持向量机（SVM）支持向量机算法是一种分类器，它试图在不同的类别之间找到最优...
机器学习有哪些方法?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：典型的类比学习有案例(范例)学习。(4) 分析学习：典型的分析学习有解释学习、...
机器学习一般常用的算法有哪些?答：一、线性回归 一般来说，线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。这一算法中我们可以用来预测建模，而预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测，以可解释性为代价。我们将借用、重用包括统计学在内的很多不同领域的算法，并将其用于这些目的。当然我们可以使用不同的...
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：典型的类比学习有案例(范例)学习。(4) 分析学习：典型的分析学习有解释学习、...
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...
常用的分类器算法包括哪些?答：常用的分类器算法包括决策树、K近邻算法、支持向量机、逻辑回归和朴素贝叶斯分类器等。详细解释：1. 决策树：决策树是一种基于树形结构的分类器算法。它通过对特征进行一系列的问题判断，将数据逐步划分到不同的类别中。决策树的优点是直观易懂，可以直接呈现决策逻辑；缺点是容易过拟合，对连续性的数据...
网友点评：
阚浅非13894572166：
学会机器学习十大算法 什么水平 -
株洲县2979回复：
学习机器学习十大算法,相当于电脑的中级水平.算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得...
阚浅非13894572166：
需要掌握哪些大数据算法 -
株洲县2979回复：
原发布者:ninahe916 大数据常用的算法(分类、回归分析、聚类、关联规则)
阚浅非13894572166：
用户画像机器学习用到了哪些算法 -
株洲县2979回复：
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...
