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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>機器學習有哪十大算法？機器學習的十大算法詳細資料概述免費下載

      機器學習有哪十大算法？機器學習的十大算法詳細資料概述免費下載

      2018-09-10 | rar | 0.88 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　整體來說，機器學習算法可以分為 3 大類：

      　　0.1 監督學習

      　　工作原理：該算法由自變量（協變量、預測變量）和因變量（結果變量）組成，由一組自變量對因變量進行預測。通過這些變量集合，我們生成一個將輸入映射到輸出的函數。訓練過程達到我們設定的損失閾值停止訓練，也就是使模型達到我們需要的準確度等水平。

      　　監督學習的例子：回歸，決策樹，隨機森林，KNN，邏輯回歸等

      　　0.2 無監督學習

      　　工作原理：在無監督學習算法中，我們沒有目標或結果變量來預測。 通常用于不同群體的群體聚類。

      　　無監督學習的例子：Apriori 算法，K-means。

      　　0.3 強化學習

      　　工作原理： 強化學習（reinforcement learning），又稱再勵學習、評價學習，學習不是單一方法，而是一種機器學習方式，在智能控制機器人及分析預測等領域有許多應用。

      　　強化學習例子：馬爾可夫決策過程

      　　通用機器學習算法列表

      　　1. 線性回歸

      　　2. Logistic 回歸

      　　3. 決策樹

      　　4. SVM

      　　5. 樸素貝葉斯

      　　6. KNN

      　　7. K 均值

      　　8. 隨機森林

      　　9. 降維算法

      　　10. 梯度提升算法

      　　1.GBM

      　　2.XGBoost

      　　3.LightGBM

      　　4.CatBoost

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