JavaShuo
欄目
標籤
Machine Learning in Action:KNN Algorithm
時間 2021-07-12
原文
原文鏈接
概述 對於分類問題,最主要的任務就是找到對應數據合適的分類。而機器學習的另一項任務就是迴歸,比如CTR預測之類的。ml算法按照有無label可以分爲有監督學習和無監督學習,對於無監督學習的算法比較經典的有聚類算法,有監督的相對來說較多,迴歸類算法基本都是的。按照參數有可以劃分成有參數模型和無參數模型和半參數模型,有參數模型有兩個特徵,一個是用參數代表從訓練數據中獲得的信息,只有當target fu
>>阅读原文<<
相關文章
1.
Machine Learning in Action:KNN Algorithm
2.
Machine learning in action (2) —— KNN algorithm
3.
Machine Learning(8): Reinforcement learning algorithm
4.
Machine Learning Series No.6 -- EM algorithm
5.
Machine Learning - Coursera week6 Evaluating a learning algorithm
6.
Machine Learning in Action (5) —— logistic regression
7.
Machine Learning in Action (1) —— basics
8.
Machine Learning in Action:Decision Tree
9.
[Machine Learning]--Improving classification with the AdaBoost meta-algorithm
10.
[Machine Learning & Algorithm] 隨機森林(Random Forest)
更多相關文章...
•
Docker Machine
-
Docker教程
•
SQL IN 操作符
-
SQL 教程
•
Java Agent入門實戰(一)-Instrumentation介紹與使用
•
Java Agent入門實戰(三)-JVM Attach原理與使用
相關標籤/搜索
machine
learning
algorithm
Deep Learning
Meta-learning
Learning Perl
algorithm&datastructure
23.algorithm
algorithm+matlab
GC Algorithm
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
Duang!超快Wi-Fi來襲
2.
機器學習-補充03 神經網絡之**函數(Activation Function)
3.
git上開源maven項目部署 多module maven項目(多module maven+redis+tomcat+mysql)後臺部署流程學習記錄
4.
ecliple-tomcat部署maven項目方式之一
5.
eclipse新導入的項目經常可以看到「XX cannot be resolved to a type」的報錯信息
6.
Spark RDD的依賴於DAG的工作原理
7.
VMware安裝CentOS-8教程詳解
8.
YDOOK:Java 項目 Spring 項目導入基本四大 jar 包 導入依賴,怎樣在 IDEA 的項目結構中導入 jar 包 導入依賴
9.
簡單方法使得putty(windows10上)可以免密登錄樹莓派
10.
idea怎麼用本地maven
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
Machine Learning in Action:KNN Algorithm
2.
Machine learning in action (2) —— KNN algorithm
3.
Machine Learning(8): Reinforcement learning algorithm
4.
Machine Learning Series No.6 -- EM algorithm
5.
Machine Learning - Coursera week6 Evaluating a learning algorithm
6.
Machine Learning in Action (5) —— logistic regression
7.
Machine Learning in Action (1) —— basics
8.
Machine Learning in Action:Decision Tree
9.
[Machine Learning]--Improving classification with the AdaBoost meta-algorithm
10.
[Machine Learning & Algorithm] 隨機森林(Random Forest)
>>更多相關文章<<