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机器学习中需要掌握的算法有哪些?
2019-05-20
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在学习机器学习中,我们需要掌握很多算法,通过这些算法我们能够更快捷地利用机器学习解决更多的问题,让人工智能实现更多的功能,从而让人工智能变得更智能。因此,本文为大家介绍一下机器学习中需要掌握的算法,希望这篇文章能够帮助大家更深入地理解机器学习

首先我们为大家介绍的是支持向量机学习算法。其实支持向量机算法简称SVM,一般来说,支持向量机算法是用于分类或回归问题的监督机器学习算法。SVM从数据集学习,这样SVM就可以对任何新数据进行分类。此外,它的工作原理是通过查找将数据分类到不同的类中。我们用它来将训练数据集分成几类。而且,有许多这样的线性超平面,SVM试图最大化各种类之间的距离,这被称为边际最大化。而支持向量机算法那分为两类,第一就是线性SVM。在线性SVM中,训练数据必须通过超平面分离分类器。第二就是非线性SVM,在非线性SVM中,不可能使用超平面分离训练数据。

然后我们给大家介绍一下Apriori机器学习算法,需要告诉大家的是,这是一种无监督机器学习算法。我们用来从给定的数据集生成关联规则关联规则意味着如果发生项目A,则项目B也以一定概率发生,生成的大多数关联规则都是IF_THEN格式。Apriori机器学习算法工作的基本原理就是如果项目集频繁出现,则项目集的所有子集也经常出现。

接着我们给大家介绍一下决策树机器学习算法。其实决策树是图形表示,它利用分支方法来举例说明决策的所有可能结果。在决策树中,内部节点表示对属性的测试。因为树的每个分支代表测试的结果,并且叶节点表示特定的类标签,即在计算所有属性后做出的决定。此外,我们必须通过从根节点到叶节点的路径来表示分类。

随机森林机器学习算法也是一个重要的算法,它是首选的机器学习算法。我们使用套袋方法创建一堆具有随机数据子集的决策树。我们必须在数据集的随机样本上多次训练模型,因为我们需要从随机森林算法中获得良好的预测性能。此外,在这种集成学习方法中,我们必须组合所有决策树的输出,做出最后的预测。此外,我们通过轮询每个决策树的结果来推导出最终预测。

在这篇文章中我们给大家介绍了关于机器学习的算法,具体包括随机森林机器学习算法、决策树算法、apriori算法、支持向量机算法。相信大家看了这篇文章以后对机器学习有个更全面的认识,最后祝愿大家都学有所成、学成归来。

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