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机器学习基本概念及分类

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术语:训练集 、测试集、特征值
评估:准确度、速度、强壮性、可规模性、可解释性

监督学习

  • 分类(离散型变量)
    决策树 Decision Tree 银行信用自动评估系统,隐形眼睛类型
    临近取样 Nearest Neighbor 人脸识别,手写数字识别
    支持向量机 Support Vector Machine 图片中的红眼检测、结肠癌早起分类、手写识别问题
    神经网络算法 Neural Network 手写数字识别、图片分类
    朴素贝叶斯 Bayes 从个人广告中获取区域倾向
    (可选)AdaBoot元算法 难数据集上应用AdaBootst

  • 回归 ( 连续型变量)

    • 线性回归 Linear Regression
      预测乐高玩具套装的价格
    • 非线性回归 Non-Linear Regression
      逻辑回归 Logisitic回归 疝气病症预测病马的死亡

非监督学习

  • 聚类 (无目的值、分成离散的组)
    K-Mean Clustering 人脸分类
    Apriori算法 发现国会投票中的模式
    FP-Growth 在Twitter源中发现一些共
  • 密度估计(数据与每个分组的相似程度)
    Hierarchical Clustering 人脸噪音排除

半监督学习

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