发布时间:2023-09-27 10:33:08
K-最近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)是一种经典的有监督学习方法,也可以被归为懒惰学习(Lazy Learning)方法。它基于“物以类聚”的原理,假设样本之间的类别距离越近则它们越有可能是同一类别。KNN算法的工作原理简单且直观,当需要将一个测试样本分类时,它首先会计算测试样本与所有训练样本之间的距离,然.........【阅读全文】
发布时间:2023-09-26 10:04:32
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种用于分类问题的监督算法。主要用于二分类和多分类问题。其基本思想是找到一个超平面,能够将不同类别的样本点尽可能地分开,并使得离超平面最近的样本点尽可能远离超平面,从而实现较好的分类效果。SVM的关键是找到一个最优的超平面,这个超平面可以通过使得最靠近超.........【阅读全文】
发布时间:2023-09-26 10:03:33
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种用于分类问题的监督算法。主要用于二分类和多分类问题。其基本思想是找到一个超平面,能够将不同类别的样本点尽可能地分开,并使得离超平面最近的样本点尽可能远离超平面,从而实现较好的分类效果。SVM的关键是找到一个最优的超平面,这个超平面可以通过使得最靠近超.........【阅读全文】
发布时间:2023-09-25 15:55:07
线性回归(Linear Regression)是非常流行的机器学习算法。线性回归可以用来确定两种或两种以上变量之间的定量关系。具体来说,线性回归算法可以根据一组样本数据,拟合出一个线性模型,并通过对该模型的参数进行估计和预测,达到对未知数据进行预测的目的。 这种算法最常用的技术是最小二乘法(Least of squares)。.........【阅读全文】