（1）机器学习算法——分类问题：感知机模型

1.机器学习算法分类: 监督学习监督学习的训练数据包含了类别信息,在监督学习中,典型的问题是分类(Classification)和回归(Regression),典型的算法有Logistics Regression .BP神经网络算法和相性回归算法. 监督学习流程: 无监督学习 与监督学习不同的是,无监督学习(Unsupervised Learning)的训练数据中不包含任何类别信息.在无监督学习中,其典型的问题为聚类(Clustering)问题,代表的算法有K-Means算法.DBSCAN算法等

机器学习的入门,我们需要的一些基本概念: 机器学习的定义 M.Mitchell<机器学习>中的定义是: 对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么我们称这个计算机程序从经验E中学习. 算法分类 两张图片很好的总结了(机器学习)的算法分类: 评估指标 分类(Classification)算法指标: Accuracy准确率 Precision精确率 Recall召回率 F1 score 对于分类问题的结果可以用下表表示(说明:True或者False

转自@王萌,有少许修改. 机器学习起源于人工智能,可以赋予计算机以传统编程所无法实现的能力,比如飞行器的自动驾驶.人脸识别.计算机视觉和数据挖掘等. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们的是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性. 学习方式 将算法按照学习方式分类可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果. 监督学习  在监督学习中,输入数据被称为"训

感知机(perceptron) 感知器(perceptron)1957年由Rosenblatt提出,是神经网络与支持向量机的基础.感知器是二类分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1二值.感知机对应于输入空间(特征空间)中将实例划分为正负两类的分离超平面,属于判别模型.感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面. 分离超平面分类法 分离超平面进行分类的过程是构造线性判定边界,试图显示地.尽可能好地将数据分到不同的类. 超平面分离定理 超平面分离定理是应

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其

原文链接:https://riboseyim.github.io/2018/02/10/Machine-Learning-Algorithms/ 摘要 机器学习算法分类:监督学习.半监督学习.无监督学习.强化学习 基本的机器学习算法:线性回归.支持向量机(SVM).最近邻居(KNN).逻辑回归.决策树.k平均.随机森林.朴素贝叶斯.降维.梯度增强 目录 监督学习(Supervised learning) 监督学习 原文地址:https://www.cnblogs.com/Antiver/p/99

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d

机器学习常见算法分类汇总 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.这里 IT 经理网为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性. 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主根据原创基础上加入了遗