《機器學習實戰》學習筆記(二)
《機器學習實戰》學習筆記(二) 簡單定義：將無序的數據轉換成有用的信息 主要任務：將實例數據劃分到合適的分類中；迴歸，用於預測數值型數據。 關鍵術語 : 監督學習-知道預測什麼。如：分類和迴歸 非監督學習-數據沒有類別信息，也不會給出目標值。如：聚類--將數據集合分成由類似的對象組成的多個類的過程；密度估計--將尋找描述數據統計值的過程。 算法的選擇： ①使用機器學習算法的目的，想要算法完成何
相關文章
- 1. 《機器學習實戰》學習筆記
- 2. 機器學習實戰-學習筆記-第二章
- 3. 機器學習整理筆記——基於《機器學習實戰》
- 4. 機器學習實戰--筆記1(機器學習基礎)
- 5. 機器學習實戰筆記(Python實現)-01-機器學習實戰
- 6. 機器學習學習筆記（二）
- 7. 機器學習筆記（二）
- 8. 《機器學習》筆記（二）
- 9. 機器學習筆記（二)
- 10. 機器學習實戰筆記——KNN
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Kotlin學習（二）基本類型
相關標籤/搜索
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 《機器學習實戰》學習筆記
- 2. 機器學習實戰-學習筆記-第二章
- 3. 機器學習整理筆記——基於《機器學習實戰》
- 4. 機器學習實戰--筆記1(機器學習基礎)
- 5. 機器學習實戰筆記(Python實現)-01-機器學習實戰
- 6. 機器學習學習筆記（二）
- 7. 機器學習筆記（二）
- 8. 《機器學習》筆記（二）
- 9. 機器學習筆記（二)
- 10. 機器學習實戰筆記——KNN