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ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。
决策树、随机森林算法、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、K最近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、神经网络、马尔可夫等等
虽然人工智能和机器学习为企业改善运营和最大化收入提供了充足的可能性,但没有“免费午餐”。
在 “没有免费的午餐”问题是古老的“没有一个放之四海而皆准的所有”问题的AI / ML行业适应。企业面临的一系列问题是巨大的,用于解决这些问题的ML模型的种类非常广泛,因为有些算法在处理某些类型的问题方面比其他算法更好。如上所述,人们需要清楚地了解每种类型的ML模型的优点,今天我们列出了10种最流行的AI算法:
1.线性回归
2.逻辑回归
3.线性判别分析
4.决策树
5.天真的贝叶斯
6. K-最近邻居
7.学习矢量量化
8.支持向量机
9.套袋和随机森林
10.深度神经网络
我们将在下面解释所有这些算法的基本功能和应用领域。但是,我们必须事先解释机器学习的基本原理。
所有机器学习模型旨在学习一些函数(f),它提供输入值(x)和输出值(y)之间最精确的相关性.Y &
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