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轻松看懂机器学习十大常用算法教学提纲.pdf
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轻
松
看
懂
机
器
学
大
常
用
算
法
十
习
通过本篇文章可以对
ML
的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂
的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子
主要是分类问题。
每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普。
以后有时间再对单个算法做深入地解析。
今天的算法如下:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
决策树
随机森林算法
逻辑回归
SVM
朴素贝叶斯
K
最近邻算法
K
均值算法
Adaboost
算法
神经网络
10.
马尔可夫
1.
决策树
根据一些 feature
进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两
类,再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时
候,就可以根据这棵树上的问题,将数据划分到合适的叶子上。
2.
随机森林
视频
在源数据中随机选取数据,组成几个子集
S
矩阵是源数据,有 1-N
条数据,A B C
是
feature,最后一列
C
是类别
由 S
随机生成 M
个子矩阵
这 M
个子集得到 M
个决策树
将新数据投入到这 M
个树中,得到 M
个分类结果,计数看预测成哪一类的数
目最多,就将此类别作为最后的预测结果
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