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【机器学习十大算法-全解】17分钟带你了解机器学习所有算法! 宝子们,今天来给大家盘一盘机器学习领域超重要的十大算法,不管你是刚入门的小白,还是想查漏补缺的进阶选手,都超有帮助💯 ✅线性回归(Linear Regression):简单来说,就是找一条直线来描述数据间的线性关系。比如根据房屋面积预测房价,模型通过Z小化预测值和真实值的误差,找到Z佳拟合直线。常用于简单的趋势预测场景。 ✅逻辑回归(Logistic Regression):名字带 “回归”,实际是分类算法哦!它通过 Sigmoid 函数,把线性回归的输出转化为 0 到 1 之间的概率,判断数据属于某个类别的可能性,像判断邮件是否为垃圾邮件。 ✅决策树(Decision Tree):从根节点开始,依据不同特征值对数据进行分支,直到叶子节点得出分类结果。比如通过天气、温度、湿度等特征判断是否适合外出游玩,决策过程就像一棵树。 ✅K 近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN):对于未知数据点,找到离它Z近的 K 个邻居,根据邻居们的类别来判断它的类别。 ✅支持向量机(Support Vector Machines, SVM):找到一个超平面,把不同类别的数据尽可能分开,并且让间隔Z大化。 ✅朴素贝叶斯(Naive Bayes):基于贝叶斯定理和特征条件独立假设,在文本分类、垃圾邮件过滤等场景应用广泛。 ✅K 均值聚类(K-Means Clustering):无监督学习算法,将数据分成 K 个簇,每个簇内的数据相似度高。 ✅主成分分析(Principal Component Analysis, PCA):用于数据降维,找到数据中Z重要的特征成分,去 除噪声和冗余信息,降低数据维度,提高计算效率,在图像处理等方面常用。 ✅随机森林(Random Forest):由多个决策树组成,通过对决策树的结果进行投票,得出Z终分类结果。 ✅神经网络(Neural Networks):模拟生物神经网络结构,由大量神经元组成,通过调整神经元间的连接权重来学习数据特征。 掌握这些算法,就相当于拿到了机器学习世界的钥匙,宝子们十大算法已整 理好了 #人工智能入门 #机器学习 #机器学习入门 #深度学习 #算法工程师
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