热门标签
热门文章
- 12021 年 Angular vs. React vs. Vue 前端框架对比_vue bom对比
- 2控制台打印心形_cmd打印爱心
- 32024年网络安全最全AWVS工具太顶了，漏洞扫描工具AWVS介绍及安装教程_qawvsq(1)，2024年最新2024网络安全春招_awvs更新漏洞库
- 4swagger2 knife4j 集成配置_swagger2 配置 kneif4j
- 5Python字典（Dictionary）详细使用教程_python 用dictionary
- 6考研学习平台设计与实现(JSP+java+springmvc+mysql+MyBatis)_考研经验分享平台的设计与实现
- 7中小学居然也要开这门课程？普通人学Python有何用？_中小学为什么要学python
- 8【Transformer】一文搞懂Transformer | CV领域中Transformer应用_transformer在cv上的应用
- 9Kafka基础—3、Kafka 消费者API_kafka sarama创建消费组
- 10极光笔记丨Spark SQL 在极光的建设实践
当前位置: article > 正文
机器学习目录
作者：盐析白兔 | 2024-06-01 21:33:17
赞
踩
机器学习目录
基本概念
pass
有监督学习
回归问题
- 通过拟合函数，解决连续值的预测问题
- 梯度下降法优化；最小二乘法求解；
- 度量指标
- 均方误差；
- 均方根误差；
- 平均绝对误差；
- r2 score 决定系数，
1
−
误差平方和
总离差平方和
1 - \frac { 误差平方和 } {总离差平方和}
1−总离差平方和误差平方和
误差平方和： ∑ i m ( y t r u e − y p r e d ) 2 \sum_i^m ({y_{true}}-y_{pred})^2 i∑m(ytrue−ypred)2
总离差平方和： ∑ i m ( y t r u e − y m e a n ) 2 \sum_i^m(y_{true} - y_{mean})^2 i∑m(ytrue−ymean)2
- 如房价预测
- 线性回归篇
分类问题
- 使用预测函数，预测离散的类别；
- 极大似然估计 + 梯度下降求解；
- 度量
- 准确率、平均准确率；
- 查准率、召回率、f1-score;
- roc曲线、auc面积;
- 混淆矩阵；
- 逻辑回归
- KNN分类
- 支持向量机
- 决策树
- 随机森林
- GBDT梯度提升树
- 神经网络
无监督学习
聚类问题
- kmeas 聚类
- DBSCAN 密度聚类
- 其他聚类
异常检测
声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/盐析白兔/article/detail/659471
推荐阅读
相关标签
