”机器学习算法“ 的搜索结果

     哪些机器学习算法不需要做归一化     哪些机器学习算法不需要做归一化？    概率模型（树形模型）不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、RF。而像...

     决策树是机器学习算法吗?本文帮你解答此问题。决策树是机器学习算法吗？决策树是机器学习算法。决策树，英文名为Decision Tree，是一种有监督分类算法。在决策树算法中，需要先构建一个树形结构，其中每个结点都代表...

     LR：logistic regression（逻辑回归） LDA：linear discriminative analysis（线性判别分析） PCA：princical component analysis（主成分分析） EM：expectation maximum SMO：sequential minimal optimal（序列...

     是一类很常用的集成学习算法，在多次数据挖掘比赛中获得了优秀的成绩。 在解释GBM时，有很多内容需要提前一并解释了才有助于理解GBM算法。建议阅读此篇内容以前先了解一个Adaboost算法，接下来此文还会给出boosting...

      SVM算法是介于简单算法和神经网络之间的最好的算法。 b. 只通过几个支持向量就确定了超平面，说明它不在乎细枝末节，所以不容易过拟合，但不能确保一定不会过拟合。可以处理复杂的非线性问题。 c. 高斯核函数 ...

     点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文介绍了 10 大常用机器学习算法，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...

     在机器学习领域的一个基本的定理是“没有免费的午餐“，也就是所没有算法能适用于所有的问题。...回归是一种用于连续型数字变量预测和建模的监督学习算法，使用场景包括房地产价格、股价走势或学生成绩等...

     机器学习实验，分类学习算法 1、理解监督学习和分类学习的基本概念。 2、掌握分类学习五种算法的算法流程。 3、学会编写分类学习五种算法的Python编程方法。 4、会使用分类学习评价方法测评不同的算法性能

     NSGA2算法是一种常见的多目标优化算法，可以用于求解各类多目标优化问题。今天简单介绍一下如何用NSGA2算法，联合机器学习预测模型，对某一实际问题的自变量的取值进行优化。

     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...

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