考研复试-机器学习速成
·
1.机器学习模型分类概览



机器学习分类

机器学习方法
1.损失函数适用于判别预测结果和真实结果差距的函数
判别差距就是看下图的公式是如何判别的
通过什么计算方法判别


机器学习开发流程

2.逻辑回归

线性回归

二分类

多分类

逻辑回归的目的

优缺点


构造函数sigmoid函数




梯度下降算法
即斜率最抖的方向



决策树



优缺点

模型算法
局部最优算法,容易产生过拟合

ID3算法



不足


Gini系数





集成学习

可以想象成多个决策树

分类


随机森林


优缺点



GBDT
每一颗树都是有联系的

他们之间是强联系的




XGBoost


优缺点



支持向量机

优缺点


线性可分SVM




线性不可分svm

核函数


聚类
这些类不是事先确定的,而是根据数据特征分类,没有特异的分类




层次聚类


k-means
优缺点




特征工程












DAMO开发者矩阵,由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起,致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果,搭建高质量的交流与分享平台,推动技术创新与产业应用链接,围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。
更多推荐

所有评论(0)