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一文解析机器学习常用35大算法

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解析 机器 学习 常用 35 算法
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一文解析机器学习常用 一文解析机器学习常用 35 大算法 大算法.doc一文解析机器学习常用 35 大算法.doc 一文解析机器学习常用35 大算法 本文将带你遍历机器学习领域最受欢迎的算法系统地了解这些算法有助于进一步掌握机器学习当然,本文收录的算法并不完全,分类的方式也不唯一不过,看完这篇文章后,下次再有算法提起,你想不起它长处和用处的可能性就很低了本文还附有两张算法思维导图供学习使用 在本文中,我将提供两种分类机器学习算法的方法一是根据学习方式分类,二是根据类似的形式或功能分类这两种方法都很有用,不过,本文将侧重后者,也就是根据类似的形式或功能分类在阅读完本文以后,你将会对监督学习中最受欢迎的机器学习算法,以及它们彼此之间的关系有一个比较深刻的了解 事先说明一点,我没有涵盖机器学习特殊子领域的算法,比如计算智能(进化算法等) 、计算机视觉(CV) 、自然语言处理(NLP) 、推荐系统、强化学习和图模型 下面是一张算法思维导图,点击放大查看 从学习方式分类 算法对一个问题建模的方式很多,可以基于经历、环境,或者任何我们称之为输入数据的东西机器学习和人工智能的教科书通常会让你首先考虑算法能够采用什么方式学习实际上,算法能够采取的学习方式或者说学习模型只有几种,下面我会一一说明对机器学习算法进行分类是很有必要的事情,因为这迫使你思考输入数据的作用以及模型准备过程,从而选择一个最适用于你手头问题的算法 监督学习 输入数据被称为训练数据,并且每一个都带有标签,比如“广告/非广告”,或者当时的股票价格通过训练入机器学习领域“回归”既可以指算法也可以指问题,因此在指代的时候容易混淆实际上,回归就是一个过程而已常用的回归算法包括:普通最小二乘回归(OLSR) 线性回归 逻辑回归 逐步回归 多元自适应回归样条法(MARS) 局部估计平滑散点图(LOESS) 基于实例的学习算法 基于实例的学习通过训练数据的样本或事例建模,这些样本或事例也被视为建模所必需的这类模型通常会建一个样本数据库,比较新的数据和数据库里的数据,通过这种方式找到最佳匹配并做出预测换句话说,这类算法在做预测时,一般会使用相似度准则,比对待预测的样本和原始样本之间的相似度,再做出预测因此,基于实例的方法也被称之为赢家通吃的方法(winner-take-all)和基于记忆的学习(memory-based learning)常用的基于实例的学习算法包括:k-邻近算法(kNN) 学习矢量量化算法(LVQ) 自组织映射算法(SOM) 局部加权学习算法(LWL) 正则化算法 正则化算法背后的思路是,参数值比较小的时候模型更加简单对模型的复杂度会有一个惩罚值,偏好简单的、更容易泛化的模型,正则化算法可以说是这种方法的延伸我把正则化算法单独列出来,原因就是我听说它们十分受欢迎、功能强大,而且能够对其他方法进行简单的修饰常用的正则化算法包括:岭回归 LASSO 算法 Elastic Net 最小角回归算法(LARS) 决策树算法 决策树算法的目标是根据数据属性的实际值,创建一个预
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本文标题:一文解析机器学习常用35大算法
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世中仙

编号: 20200126163612286

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上传时间: 2020-01-27

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