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机器学习中存在各种不同的分类模型,如逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。评估不同分类模型性能的方法是相通的。
聚类作为一种数据挖掘工具,在生物学,商务智能以及Web搜索等方面有着广泛的应用。
主成分分析是一种经典的降维方法,但如果你只把主成分分析作为一种降维手段,那么你就太OUT了。
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“预测”就是根据已知的输入和输出进行学习,并依照给定的新输入给出我们自己的判断。
对于不平衡数据集,一般的分类算法都倾向于将样本划分到多数类,体现在模型整体的准确率很高。
SVM目前的应用主要在模式识别领域中的文本识别、中文文本分类、人脸识别等,同时也在许多的工程技术和信息过滤等方面有着重要作用。
逻辑回归,也称LogisticRegression,主要区别于一般的线性回归模型。
概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。
简单来讲,回归就是通过数据学习数量关系,然后利用这个数量关系去做预测。
和大数据一样,机器学习(MachineLearning, ML)是一个热门而又有略有误导性的名词。

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