手把手带你搞定算法难题

开课吧小一2021-05-19 19:10

机器学习是人工智能主要的技术分支之一,并且机器学习技术得到了广泛的使用,很多想要入门人工智能的人,都想要学习机器学习技术。

手把手带你搞定算法难题

在学习机器学习技术的时候,机器学习算法是必然需要了解和学习的。一般来说常见的机器学习算法包括以下这些:

1、线性回归。线性回归可能是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。由于预测建模主要关注最小化模型的误差,或者以可解释性为代价来做出最准确的预测。 我们会从许多不同领域借用、重用和盗用算法,其中涉及一些统计学知识。

2、逻辑回归。逻辑回归是机器学习从统计领域借鉴的另一种技术。 这是二分类问题的专用方法(两个类值的问题)。逻辑回归与线性回归类似,这是因为两者的目标都是找出每个输入变量的权重值。 与线性回归不同的是,输出的预测值得使用称为逻辑函数的非线性函数进行变换。

3、线性判别分析。传统的逻辑回归仅限于二分类问题。 如果你有两个以上的类,那么线性判别分析算法(Linear Discriminant Analysis,简称LDA)是首选的线性分类技术。

4、分类和回归树。决策树是机器学习的一种重要算法。决策树模型可用二叉树表示。对,就是来自算法和数据结构的二叉树,没什么特别。 每个节点代表单个输入变量(x)和该变量上的左右孩子(假定变量是数字)。

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手把手带你搞定算法难题

对于渴望了解机器学习基础知识的机器学习新人来说,了解机器学习算法相关信息,对于自己的发展以及入门AI,都会有所帮助。快来看看吧!

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