機器學習基礎概念筆記
監督學習：分類和回歸屬於監督學習。這類算法必須知道預測什麽，即目標變量的分類信息。
常見算法：k-近鄰算法、線性回歸、樸素貝葉斯算法、支持向量機、決策樹、Lasso最小回歸系數估計、Ridge回歸、局部加權線性回歸
無監督學習：數據沒有類別信息，不給定目標值。
常見算法：K-均值、最大期望算法、DBSCAN、Parzen窗設計
機器學習應用步驟：
收集數據——準備輸入數據——分析輸入數據——訓練算法——測試算法——使用算法
另一種框架：
訓練集——提取特征向量—— 結合一定的算法 ——得到結果
分類和回歸算法的評估：
1、準確率 2、速度 3、強壯性 4、可解讀性
分類：類別型
回歸：連續數值型
機器學習基礎概念筆記
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