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绿色发展让世界更美好

英国女皇曾于宣布订婚的前一天,在此举办晚宴。

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资料介绍

标签:强化学习(63)决策树(45)机器学习(1406)

  整体来说,机器学习算法可以分为 3 大类:

  0.1 监督学习

  工作原理:该算法由自变量(协变量、预测变量)和因变量(结果变量)组成,由一组自变量对因变量进行预测。通过这些变量集合,我们生成一个将输入映射到输出的函数。训练过程达到我们设定的损失阈值停止训练,也就是使模型达到我们需要的准确度等水平。

  监督学习的例子:回归,决策树,随机森林,KNN,逻辑回归等

  0.2 无监督学习

  工作原理:在无监督学习算法中,我们没有目标或结果变量来预测。 通常用于不同群体的群体聚类。

  无监督学习的例子:Apriori 算法,K-means。

  0.3 强化学习

  工作原理: 强化学习(reinforcement learning),又称再励学习、评价学习,学习不是单一方法,而是一种机器学习方式,在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。

  强化学习例子:马尔可夫决策过程

  通用机器学习算法列表

  1. 线性回归

  2. Logistic 回归

  3. 决策树

  4. SVM

  5. 朴素贝叶斯

  6. KNN

  7. K 均值

  8. 随机森林

  9. 降维算法

  10. 梯度提升算法

  1.GBM

  2.XGBoost

  3.LightGBM

  4.CatBoost

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