machine learning机器学习

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jiataifeng
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machine learning机器学习

Post by jiataifeng » 06 Oct 2018 03:16

1.监督学习
a.分类:将实例数据划分到合适的分类中。KNN(k-近邻算法)、决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归、SVM(支持向量积)。
b.回归:预测数值型数据。

Random Forest,

2.无监督学习
聚类:将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。
K-MEANS(K均值聚类),Apriori algorithm

3.强化学习Reinforcement Learning


常见的机器学习算法
1. 线性回归
对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析
线性方程为Y=aX+b
Y – Dependent Variable
a – Slope
X – Independent variable
b – Intercept

具体算法:
张力变化X会导致测得的压力变化Y,
根据前两个点,算出斜率和截距,以后根据跟新,斜率跟截距,
求出平均值,然后根据目标压力,进行调整,得到反馈后继续修正,无限迭代。


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