資料集中的資料節點，均已打上標記（給出答案），例如結果有無，**高低。其中對於連續答案值使用回歸演算法，對於離散答案值使用分類演算法。
資料集中只要特徵值，沒有答案，即只告訴計算機是什麼，而不告訴計算機要求的是什麼，讓計算機自動分析，形成多個特徵值相近的簇，稱為「聚類」。
邏輯回歸
正則化區域性最優
查準率和查全率、單一數字評估
神經網路
無監督k-means演算法
關於訓練集、驗證集、測試集及資料不同時的情況
演算法效能評估以及診斷法
梯度下降法優化
學習速率遞減
正交化、人類表現、可避免偏差、方差
誤差分析、資料修正
機器學習 機器學習目錄
注 後期有時間的話會對每乙個演算法進行講解。1 普通線性回歸 2 廣義線性模型 3 邏輯回歸 4 線性判定分析1 決策樹基本原理與構建 2 cart演算法 3 回歸決策樹 4 分類決策樹1 貝葉斯定理與樸素貝葉斯 2 高斯貝葉斯分類器 3 多項式貝葉斯分類器 4 伯努利貝葉斯分類器 5 遞增式學習1...
基於C 的機器學習 目錄
目前國內關於機器學習的內容多是python或者go或者c 的，net平台下的多是使用封裝好的工具包，而幾乎沒有關於如何使用c 實現的內容。目前有翻譯版本的net平台下的機器學習的書籍，不過卻是f 語言的，沒有c 目錄1.機器學習的基本知識 機器學習概論 資料採集 人工智慧 生物 ai 深度學習 概率...
人工智慧與機器學習目錄
1 anaconda搭建人工智慧與深度學習平台 2 python基礎 python基礎 基礎語法元素 python基礎 基本資料型別 python基礎 組合資料型別 python基礎 程式控制結構 python基礎 函式 python基礎 類和物件 python基礎 檔案讀寫 模組 包和庫 pyth...