熱線電話：13121318867

登錄
首頁精彩閱讀機器學習中涉及到的算法都有哪些（上）
機器學習中涉及到的算法都有哪些（上）
2019-03-26
收藏


機器學習是人工智能的核心技術，可見機器學習是大家學習人工智能內容必不可少的環節。而機器學習中有很多算法，這些算法幫助機器學習解決越來越多的問題，那么大家是否知道機器學習中涉及到的算法都有哪些呢？下面我們就給大家介紹一下這些算法。


首先我們給大家介紹一下機器學習中的線性回歸，一般來說，線性回歸是統計學和機器學習中最知名和最易理解的算法之一。這一算法中我們可以用來預測建模，而預測建模主要關注最小化模型誤差或者盡可能作出最準確的預測，以可解釋性為代價。我們將借用、重用包括統計學在內的很多不同領域的算法，并將其用于這些目的。當然我們可以使用不同的技術從數據中學習線性回歸模型，例如用于普通最小二乘法和梯度下降優化的線性代數解。就目前而言，線性回歸已經存在了200多年，并得到了廣泛研究。使用這種技術的一些經驗是盡可能去除非常相似（相關）的變量，并去除噪音。這是一種快速、簡單的技術。


而Logistic 回歸是機器學習從統計學中借鑒的另一種技術。它是解決二分類問題的首選方法。Logistic 回歸與線性回歸相似，目標都是找到每個輸入變量的權重，即系數值。與線性回歸不同的是，Logistic 回歸對輸出的預測使用被稱為 logistic 函數的非線性函數進行變換。logistic 函數看起來像一個大的S，并且可以將任何值轉換到0到1的區間內。這非常實用，因為我們可以規定logistic函數的輸出值是0和1并預測類別值。像線性回歸一樣，Logistic 回歸在刪除與輸出變量無關的屬性以及非常相似的屬性時效果更好。它是一個快速的學習模型，并且對于二分類問題非常有效。


下面我們給大家介紹一下線性判別分析（LDA），在前面我們介紹的Logistic 回歸是一種分類算法，傳統上，它僅限于只有兩類的分類問題。而LDA的表示非常簡單直接。它由數據的統計屬性構成，對每個類別進行計算。單個輸入變量的 LDA包括兩個，第一就是每個類別的平均值，第二就是所有類別的方差。而在線性判別分析，進行預測的方法是計算每個類別的判別值并對具備最大值的類別進行預測。該技術假設數據呈高斯分布，因此最好預先從數據中刪除異常值。這是處理分類預測建模問題的一種簡單而強大的方法。


在這篇文章中我們給大家介紹了關于機器學習的算法的一部分內容，其實總結來說就是線性回歸算法、Logistic 回歸、線性判別分析。在后面的文章中我們會繼續為大家介紹更多的算法。


CDA數據分析師考試相關入口一覽（建議收藏）：

? 想報名CDA認證考試，點擊>>>   “CDA報名” 了解CDA考試詳情；

? 想學習CDA考試教材，點擊>>> “CDA教材” 了解CDA考試詳情；

? 想加入CDA考試題庫，點擊>>> “CDA題庫” 了解CDA考試詳情；

? 想了解CDA考試含金量，點擊>>> “CDA含金量” 了解CDA考試詳情；

機器學習 線性回歸 人工智能 最小二乘

數據分析咨詢請掃描二維碼

若不方便掃碼，搜微信號：CDAshujufenxi

上一篇數據清洗中異常值如何處理（下）
下一篇機器學習中涉及到的算法有哪些（中）
數據分析師考試動態
CDA報考指南
數據分析學習
數據分析師資訊
更多

CDA教育閉環

常見問題

關于我們

CDA數據分析師公眾號

  • CDA數據分析師公眾號

CDA考試中心小程序

  • CDA考試中心服務號

CDA數據分析師App下載

  • CDA數據分析師App下載
Copyright © 2015-2021, www.ruiqisteel.com All Rights Reserved. CDA數據分析師(北京國富如荷網絡科技有限公司) 版權所有 京ICP備11001960號-9 京公網安備 11010802034615號 經營許可證編號：京B2-20210330
聯系電話：13321103290 (微信同號)

OK
客服在線
立即咨詢
日韩人妻系列无码专区视频,先锋高清无码,无码免费视欧非,国精产品一区一区三区无码
客服在線
立即咨詢