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人工智能基础:机器学习常用算法简介

今天就来说说机器学习算法相关的知识,一起来看看吧!机器学习算法主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习、迁移学习和强化学习。

监督学习

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监督学习是机器学习中非常常见的一种机器学习类型,它是训练一个已知输入和输出的模型,并将输入映射到输出。特点:给出学习目标(如实际值、注释等)。监督学习根据目标结果是离散的还是连续的,可以分为分类和回归。

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1.1 分类 该类型的预测目标值是离散的,比如预测是否会下雨,最终结果只有两个,下雨或不下雨。目的:根据历史结果预测一个新样本的分类结果,两个分类结果的任务称为二元任务;两个或多个称为多分类任务。常用算法:决策树、随机森林、K-最近邻、逻辑回归、支持向量机、人工神经网络。1.2 回归 该类型的预测目标值是连续的,典型的例子是预测某栋楼的价格走势。算法:线性回归、AdaBoosting等无监督学习

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无监督学习的特点是不需要考虑数据标注,而是根据模型不断的自我学习和巩固分组算法,最终通过自我总结进行学习。学习模型主要包括聚类和降维。2.1 聚类主要是指由相似的对象将物理或抽象对象的集合组成多个类别的过程,可以理解为根据相似性原则进行分组。算法:常用的有K-means算法、BIRCH算法、DBSCAN算法。2.2 降维对于高维数据,非常依赖系统资源和算法性能。降维是对高维数据中不重要的信息进行处理,同时保留大部分重要信息。简单来说,就是一个从复杂到简单的过程。如果你把复杂的问题尽可能简单化,处理起来就会容易得多。优点:节省空间,节省算法消耗的时间,减少系统资源的消耗。算法:主成分分析算法(PCA) 3. 半监督学习

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一种结合了监督学习和无监督学习的学习方法。半监督学习使用大量未标记数据以及标记数据进行模式识别工作。半监督学习适用于少量标记样本和大量未标记样本,可以实现高精度预测。4.迁移学习

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迁移学习是指一种学习方法,其中预训练的模型被重用于另一个学习任务。来源领域:现有知识;目标领域:要学习的新知识。5.强化学习(RL) 强化学习又称为强化学习、评估学习、强化学习,是机器学习的范式和方法之一。强化学习的任务是让智能设备像人类一样不断地学习和尝试,然后在不同的环境中做出最理想的处理方案,强化不断决策的过程分组算法,通过不断的尝试。最好的方法。案例:AlphaGo用强化学习算法战胜世界冠军李世石、谷歌YouTube视频推荐算法等。

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