型別
目的演算法
監督學習
**結果
分類，回歸
非監督學習
發現潛在結構
聚類， 降維
強化學習
長期利益最大化，回報函式
馬爾科夫決策，動態規劃
邏輯回歸（lr - logistic regression）
支援向量機（svm - support vector machine）
knn（k - nearest neighbors）
樸素貝葉斯（***** bayes）
決策樹（decision tree）
整合演算法（ensemble）
人工神經網路（ann）
k-means
gmm馬爾科夫決策
動態規劃
機器學習概覽
當今機器學習是乙個非常熱門的話題，每個人都在談論機器學習，並討論它如何在他們的業務或職業生涯中發揮作用。機器學習是一種資料分析方法，可以使分析模型建立自動化。它是人工智慧的乙個分支，其基礎是機器應該能夠通過經驗學習和適應。機器學習的型別 監督學習 無監督學習 強化學習 建立良好的機器學習系統需要什麼...
機器學習概覽
什麼是機器學習？機器學習是基於歷史資料，從中學習和一種滿足業務的模型，然後用這個模型去 類似模型資料的事件。機器學習的應用場景 1.事物存在某種潛在規律 2.某些問題難以使用普通程式設計解決 3.有大量資料可以使用 機器學習的分流程 機器學習的演算法分類 按輸出空間劃分 1.分類問題 2.回歸問題 ...
機器學習概覽
人們在使用機器學習的時候，把很大的精力放在了選擇演算法 優化演算法上面，其實演算法的選擇只是機器學習其中的乙個步驟，但是機器學習其他的步驟也是很關鍵的，尤其是作為產品經理，了解這個機器學習流程也是至關重要的。機器學習的流程本質上就是資料準備 資料分析 資料處理 結果反饋的過程，按照這個思路，我們可以...