机器学习算法基础2-机器学习大致了解
文章目录
- 1.机器学习开发流程
- 2.机器学习模型是什么
- 3.机器学习算法判别依据
- 4.机器学习算法分类
- 1)监督学习
- 分类问题
- 回归问题
- 2)无监督学习
1.机器学习开发流程
2.机器学习模型是什么
3.机器学习算法判别依据
数据的类型将是机器学习模型不同问题不同处理的依据
数据类型
离散型数据:由记录不同类别个体的数目所得到的数据,又称计数数据,所有这些数据全部都是整数,而且不能再细分,也不能进一步提高他们的精确度。
连续型数据:变量可以在某个范围内取任一数,即变量的取值可以是连续的,如,长度、时间、质量值等,这类整数通常是非整数,含有小数部分。
注:只要记住一点,离散型是区间内不可分,连续型是区间内可分
4.机器学习算法分类
1)监督学习
概念:(英语:Supervised learning),可以由输入数据中学到或建立一个模型,并依此模式推测新的结果。输入数据是由输入特征值和目标值所组成。函数的输出可以是一个连续的值称为回归),或是输出是有限个离散值(称作分类)。
监督学习-有特征值与目标值
•分类 k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络
•回归 线性回归、岭回归
•标注 隐马尔可夫模型 (不做要求)
分类问题
**概念:**分类是监督学习的一个核心问题,在监督学习中,当输出变量取有限个离散值时,预测问题变成为分类问题。最基础的便是二分类问题,即判断是非,从两个类别中选择一个作为预测结果;
分类问题应用:
分类在于根据其特性将数据“分门别类”,所以在许多领域都有广泛的应用
•在银行业务中,构建一个客户分类模型,按客户按照贷款风险的大小进行分类
•图像处理中,分类可以用来检测图像中是否有人脸出现,动物类别等
•手写识别中,分类可以用于识别手写的数字
•文本分类,这里的文本可以是新闻报道、网页、电子邮件、学术论文
回归问题
概念:回归是监督学习的另一个重要问题。回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系,输出是连续型的值。
回归问题的应用
回归在多领域也有广泛的应用
•房价预测,根据某地历史房价数据,进行一个预测
•金融信息,每日股票走向
2)无监督学习
概念:英语:Supervised learning),可以由输入数据中学到或建立一个模型,并依此模式推测新的结果。输入数据是由输入特征值所组成
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