关键词：
1、机器学习算法分类：
- 监督学习
监督学习的训练数据包含了类别信息，在监督学习中，典型的问题是分类（Classification）和回归（Regression），典型的算法有Logistics Regression 、BP神经网络算法和相性回归算法。
监督学习流程：
- 无监督学习
与监督学习不同的是，无监督学习（Unsupervised Learning）的训练数据中不包含任何类别信息。在无监督学习中，其典型的问题为聚类（Clustering）问题，代表的算法有K-Means算法、DBSCAN算法等。
无监督流程：
- 半监督学习
半监督学习（Semi-Supervised Learning）的训练数据中有一部分数据包含类别信息，同时有一部分数据不包含类别信息，是监督学习与无监督学习的融合，在半监督学习中，其算法一般是在监督学习的算法上进行扩展，使之可以对未标注数据建模。 - 增强学习
机器学习sklearn监督学习分类算法knnk-nearestneighbor(代码片段)
fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#创建一组一维数据X和它对应的标签yX=[[0],[1],[2],[3]]y=[0,1,2,3]#使用最近的1个邻居作为分类的依据，得到分类器neigh=KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)#将训练数据X和标签y送入分类器进行 查看详情
机器学习sklearn监督学习分类算法knnk-nearestneighbor(代码片段)
fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#创建一组一维数据X和它对应的标签yX=[[0],[1],[2],[3]]y=[0,1,2,3]#使用最近的1个邻居作为分类的依据，得到分类器neigh=KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)#将训练数据X和标签y送入分类器进行 查看详情
机器学习：机器学习算法分类
文章目录机器学习算法分类一、监督学习1、回归问题2、分类问题二、无监督学习三、半监督学习四、强化学习机器学习算法分类根据数据集组成不同，可以把机器学习算法分为：监督学习无监督学习半监督学习强化学习... 查看详情
机器学习算法--svm实战
1、不平衡数据分类问题对于非平衡级分类超平面，使用不平衡SVC找出最优分类超平面，基本的思想是，我们先找到一个普通的分类超平面，自动进行校正，求出最优的分类超平面测试代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltf... 查看详情
机器学习算法分类
算法分类一： 有监督学习 无监督学习 半监督学习 算法分类二 分类与回归 聚类 标注 算法分类三 生成模型 （属于某类的概... 查看详情
机器学习故事汇-逻辑回归算法
机器学习故事汇-逻辑回归算法今天我们要来讨论的一个分类算法-逻辑回归（你有没有搞错，这不还是回归吗，虽然名字带上了回归其实它是一个非参考技术A机器学习故事汇-逻辑回归算法今天我们要来讨论的一个分类算法-逻辑... 查看详情
机器学习算法分类
转自@王萌，有少许修改。机器学习起源于人工智能，可以赋予计算机以传统编程所无法实现的能力，比如飞行器的自动驾驶、人脸识别、计算机视觉和数据挖掘等。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们的是，很多算法... 查看详情
机器学习-knn算法(代码片段)
...K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数... 查看详情
机器学习--感知器数据分类算法步骤(慕课网-实现简单的神经网络)
权重向量W,训练样本X1.把权重向量初始化为0,或把每个分量初始化为[0,1]之间的任意小数2.把训练样本输入感知器,得到分类结果(-1或者1)3.根据分类结果更新权重向量 感知器算法适用于图一的可... 查看详情
机器学习sklearn监督学习分类算法knnk-nearestneighbor(代码片段)
fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#创建一组一维数据X和它对应的标签yX=[[0],[1],[2],[3]]y=[0,1,2,3]#使用最近的1个邻居作为分类的依据，得到分类器neigh=KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)#将训练数据X和标签y送入分类器进行... 查看详情
机器学习算法分类及其评估指标
机器学习的入门，我们需要的一些基本概念：机器学习的定义M.Mitchell《机器学习》中的定义是：对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序从经验E中... 查看详情
机器学习------分类
机器学习（一）------分类机器学习分类机器学习分为监督学习和无监督学习两类。监督学习是指在有标记的样本上建立机器学习的模型（这类算法知道预测什么，即目标变量的分类信息）。无监督学习恰恰相反，是指没有标记的... 查看详情
机器学习：7.机器学习---knn算法编程实战：红酒分类(代码片段)
第1关：分析红酒数据importnumpyasnpdefalcohol_mean(data):'''返回红酒数据中红酒的酒精平均含量:paramdata:红酒数据对象:return:酒精平均含量，类型为float'''#*********Begin*********#returnnp.mean(data['data'],axis=0)[0]#... 查看详情
如何输出特征向量机器学习分类算法
】如何输出特征向量机器学习分类算法【英文标题】：howtooutputafeaturevectormachinelearningclassificationalgorithms【发布时间】：2013-03-2509:33:15【问题描述】：在传统的机器学习分类问题中，分类器接受输入特征向量并将其分类为预定类... 查看详情
机器学习：k-近邻分类
...展示出来。 K-近邻算法属于分类的一种，由之前机器学习简介中所介绍的，分类是需要一些样本数据来供算法进行学习，因此K-近邻分类算法也需要一些训练数据集。 首先我说一下K-近邻算法的思路：从字面上上看，... 查看详情
零基础学python--机器学习：机器学习算法和开发
@TOC一、机器学习算法分类1.分析1.2中的例子分类问题特征值：猫/狗的图片；目标值：猫/狗-类别分类问题↑回归问题特征值：房屋的各个属性信息；回归问题无监督学习特征值：人物的各个属性信息；目标值：无无监督学习2.总... 查看详情
机器学习九大算法---朴素贝叶斯分类器
机器学习九大算法---朴素贝叶斯分类器 搞懂朴素贝叶斯分类算贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类... 查看详情
机器学习sklearn监督学习分类算法朴素贝叶斯naivebayesianmodel(代码片段)
importnumpyasnpfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBX=np.array([[-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2,1],[3,2]])Y=np.array([1,1,1,2,2,2])#使用默认参数，创建一个高斯朴素贝叶斯分类器，并将该分类器赋给变量clfclf=GaussianNB(priors=None)clf.fit(X,Y)p... 查看详情