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机器学习常用算法分类(2)
感谢大家的关注，在上一篇文章中发布后很多热心的小伙伴建议我可以改进下分类的方式，一种是根据学习的方式分类，另外一种是根据类似的形式或者功能进行分类，我几天一直在想这的确是一直很好的分类方式，所以在这几天搜集资料进行分类 常用于解决的问题是分类和回归。常用的算法是对所有的无标签的数据建模进行的预测算法（可以看做无监督学习的延伸） 2：从功能角度分类 1：回归算法：回归分析是研究自变量和因变量之间关系的一种预测模型技术。 常用的回归算法包括： 普通最小二乘回归（OLSR），线性回归，逻辑回归，逐步回归，多元自适应回归样条法（MARS),局部估计平滑散点图（LOESS） 2：基于实例的学习算法：基于实例的学习通过训练数据样本或者实例建模 决策树算法常用于分类和回归。决策树一般速度快，结果准。因此来说这也是属于最受欢迎的机器学习算法之一。 常见的决策树算法包括： 分类和回归树（CART） ID3算法，C4.5和C5.0算法，这是一种算法的两种不同版本，CHAID算法，单层决策树，M5算法，条件决策树 5：贝叶斯算法：贝叶斯方法指的是那些明确可以使用贝叶斯定理解决分类和回归问题的算法
1K80发布于 2018-04-11 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
最先进的图像分类算法：FixEfficientNet-L2
FixRes 是 Fix Resolution 的缩写形式，它尝试为用于训练时间的 RoC（分类区域）或用于测试时间的裁剪保持固定大小。 然后将其输入卷积神经网络 [2]。 K_test = 224 表示映射为 7x7，K_test = 64 表示映射为 2x2，而 K_test = 448 表示映射为 14x14。 与图像分类中的大多数算法一样，高效网络基于 CNN。CNN 具有三个维度：宽度、深度和分辨率。深度是层数，宽度是通道数（例如，传统的 RGB 将有 3 个通道），分辨率是图像的像素。 神经架构搜索 (NAS) 优化了触发器和准确性 结论 这两种技术的结合使得目前最好的图像分类算法远远领先于 EfficientNet Noisy Student，它在效率和准确性方面都是当前领先的算法
2.2K20编辑于 2021-12-22 - 来自专栏用户画像
推荐算法分类
本文链接：https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/103198596 推荐算法大致可以分为三类：基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法 1、基于内容的推荐算法，原理是用户喜欢和自己关注过的Item在内容上类似的Item，比如你看了哈利波特I，基于内容的推荐算法发现哈利波特II-VI，与你以前观看的在内容上面（共有很多关键词）有很大关联性 ，就把后者推荐给你，这种方法可以避免Item的冷启动问题（冷启动：如果一个Item从没有被关注过，其他推荐算法则很少会去推荐，但是基于内容的推荐算法可以分析Item之间的关系，实现推荐），弊端在于推荐的 2、协同过滤算法，原理是用户喜欢那些具有相似兴趣的用户喜欢过的商品，比如你的朋友喜欢电影哈利波特I，那么就会推荐给你，这是最简单的基于用户的协同过滤算法（user-based collaboratIve 混合推荐算法，则会融合以上方法，以加权或者串联、并联等方式尽心融合。
2.6K22发布于 2019-11-26 - 来自专栏AIUAI
分类算法总结
（本文来自网上，具体出处不可查，此处转载，以备后查，请原作者见谅） 分类算法总结： ----------------------------------------------- ---------- 决策树分类算法： 决策树归纳是经典的分类算法。 另外还有一种Reverse KNN法，能降低KNN算法的计算复杂度，提高分类的效率。 该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。 通过学习算法，SVM可以自动寻找出那些对分类有较好区分能力的支持向量，由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔，因而有较好的适应能力和较高的分准率。 1，2，…，M，j=1，2，…，M，则x∈ci 这就是常用到的Bayes分类判决准则。
91940发布于 2019-02-18 - 来自专栏Hsinyan写字的地方
kNN分类算法
算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。 KNN算法的思想非常简单：对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。 kNN算法中的k 支持向量机的C和sigma超参数。 kNN算法中的超参数 超参数k 在上面的示例中，k的值都是由我们自己手动设定，由k设置的不同，模型的准确率也不同，那么k取多少的时候，能够得到最优解呢？ \right)^{\frac{1}{2}}具有形式一致性。
1.2K20编辑于 2022-06-19 - 来自专栏全栈程序员必看
xgboost分类算法_python分类统计
我们这个分类是通过蘑菇的若干属性来判断蘑菇是否有毒的分类，这个数据集中有126个属性，我们来看看数据集，我把数据集放到网盘上分享给大家：训练和测试数据集，密码：w8td。 接下来我们来指定训练的参数： param = { 'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic'} 解释一下 在每次提升计算之后，算法会直接获得新特征的权重。eta通过缩减特征的权重使提升计算过程更加保守。 再与我们训练出的结果进行比较： train_accuracy = accuracy_score(y_train, train_predictions) print ("Train Accuary: %.2f = data_test.get_label() test_accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) print("Test Accuracy: %.2f
1.5K30编辑于 2022-09-27 - 来自专栏大数据风控
R分类算法-KNN算法
分类(Classification)： 分类算法通过对已知类别训练数据集的分析，从中发现分类规则，以此预测 新数据的类别，分类算法属于监督学习的类型。 KNN算法（K Nearest Neighbors） K近邻节点算法 KNN算法从训练集中找到和新数据最接近的K条记录，然后根据他们的主要分类 来决定新数据的类别。 en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set #https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%AE%89%E5%BE%B7%E6%A3%AE%E9%B8%A2%
1.9K70发布于 2018-01-09 - 来自专栏机器视觉工坊
AI算法分类
AI算法分类如下： 一、机器学习算法 监督学习 1、回归算法：线性回归和逻辑回归。 线性回归：进行直线或曲线拟合，一般使用“最小二乘法”来求解。 而逻辑回归属于分类算法，也就是说，逻辑回归预测结果是离散的分类，例如判断这封邮件是否是垃圾邮件，以及用户是否会点击此广告等等。 2、贝叶斯分类器直接用贝叶斯公式解决分类问题 ，是一种生成模型，处理多分类问题，是一种非线性模型。 kNN算法是一种判别模型，即支持分类问题，也支持回归问题，是一种非线性模型。它天然的支持多分类问题。kNN算法没有训练过程，是一种基于实例的算法。 和其他类型的神经网络一样，循环神经网络是一个判别模型，既支持分类问题，也支持回归问题，并且支持多分类问题 三、大数据算法 数据挖掘&数据分析 推荐算法 四、一些算法本身并不算是一个机器学习算法
2.4K20发布于 2020-07-28 - 来自专栏后端码匠
分类算法-K-近邻算法
[img202108130815581.jpg] 目标 说明K-近邻算法的距离公式 说明K-近邻算法的超参数K值以及取值问题 说明K-近邻算法的优缺点 应用KNeighborsClassifier实现分类 了解分类算法的评估标准准确率 应用：Facebook签到位置预测 K-近邻算法(KNN) 定义 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别 ，即由你的“邻居”来推断出你的类别 来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离 [img202108130819435.png ‘auto’将尝试根据传递给fit方法的值来决定最合适的算法。 (不同实现方式影响效率) 案例1 鸢尾花种类预测 数据集介绍 Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。 sklearn.preprocessing import StandardScaler def knn_iris(): # 1) 获取数据 iris = load_iris() # 2)
1K30发布于 2021-08-18 - 来自专栏大数据风控
R分类算法-Logistic回归算法
优点： 算法易于实现和部署，执行效率和准确度高 缺点： 离散型的数据需要通过生产虚拟变量的方式来使用。
1.2K100发布于 2018-01-09 - 来自专栏全栈程序员必看
DP算法分类总结_算法总结
最优子结构性质为动态规划算法解决问题提供了重要线索。 子问题重叠性质：子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题会被重复计算多次。 ******************************************************************************************** 动态规划分类有很多划分方法 我觉得还是按功能即解决的问题的类型以及难易程度来分比较好，下面按照我自己的理解和归纳，把动态规划的分类如下： 一、简单基础dp 这类dp主要是一些状态比较容易表示，转移方程比较好想，问题比较基本常见的。 1、递推： 递推一般形式比较单一，从前往后，分类枚举就行。 1239 Increasing Sequence 两次dp 4、LCS 最长公共子序列，通常o(n^2)的算法 hdu 1503 Advanced Fruits hdu 1159 Common Subsequence
1.3K20编辑于 2022-11-01 - 来自专栏Python机器学习算法说书人
OneR 算法实现分类
02 实现 OneR 算法 OneR 算法的思路很简单，它根据已有的数据中，具有相同特征值的个体最可能属于哪个类别进行分类。 计算方法把它的各个取值的错误率相加，选取错误率最低的特征作为唯一的分类准则（OneR），用于接下来的分类。 现在，我们就来实现该算法。 比如键为 1.5、值为 2，表示特征值为 1.5 的个体属于类别 # 2。创建 errors0 列表，存储每个特征值的错误率。 total_error0 = sum(errors0) return predictors0, total_error0 03 测试算法 分类问题的目标是建立一个能够根据已有知识对没有见过的个体进行分类的模型 比如键为 1.5、值为 2，表示特征值为 1.5 的个体属于类别 # 2。创建 errors0 列表，存储每个特征值的错误率。
1.5K10发布于 2019-07-26 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
机器学习分类算法
一起来通过这篇文章回顾一下机器学习分类算法吧（本文适合已有机器学习分类算法基础的同学）。 机器学习是一种能从数据中学习的计算机编程科学以及艺术，就像下面这句话说得一样。 最后，根据这两类中较高的概率对变量进行分类。 ? K-近邻算法（K-NN） K-NN算法是一种最简单的分类算法，通过识别被分成若干类的数据点，以预测新样本点的分类。 步骤 1、计算先验概率 P(class) = 类中数据点的数量/观测值的总数量 P(yellow) = 10/17 P(green) = 7/17 2、计算边际似然 P(data) = 与观测值相似的数据点的数量 梯度提升分类器 梯度提升分类器是一种提升集成算法。提升(boosting)算法是为了减少偏差而对弱分类器的而进行的一种集成方法。 重复步骤2-4，进行一定次数的迭代（迭代的次数即为构建的决策树的个数）。 ?
1.9K20发布于 2019-08-13 - 来自专栏封碎
BitSet位图算法 博客分类： 算法 算法IDEA
位图算法，使用bit存储数据并排序，优点是快速、占用资源少，缺点是只能对整数使用。 Java和C++中都有已经实现的的BitSet类，可以直接使用。 举个例子，0到10000中随机出1000个数，然后用位图算法排序： import java.util.BitSet; public class BitSetDemo { public static 如原数为6，pos为2，则0110 & 1011 = 0010
1.7K51发布于 2018-10-31 - 来自专栏C/C++基础
常见排序算法分类
此篇博客不讨论排序算法的思想，时间复杂度，空间复杂度，实现代码。只介绍常见排序算法有哪些，并按照什么进行分类。 排序算法分为两大类： 比较类非线性时间排序：交换类排序（快速排序和冒泡排序）、插入类排序（简单插入排序和希尔排序）、选择类排序（简单选择排序和堆排序）、归并排序（二路归并排序和多路归并排序）。 请记住：两类排序算法中在不知道待排序数特点的情况下，普适性能最佳者分别为归并排序和基数排序。当然具体情况需要具体分析，根据待排序数和各排序算法的特点选择合适的排序算法。
1.7K20发布于 2018-08-03 - 来自专栏具身小站
SLAM算法分类对比
ref: 激光与视觉 SLAM 的算法综述 1. ，按求解的方式不同可以分为滤波和优化： 2. SLAM算法演进 SLAM 算法的演进历程划分为三个阶段：滤波阶段、优化阶段和深度学习阶段，滤波法计算效率高但受限于模型假设或矩阵可逆性要求，而图优化法更擅长处理非线性问题并挖掘数据关联，深度学习进一步丰富了技术体系 Hector SLAM 2007 MonoSLAM、PTAM 优化阶段 2010 Karto 2015 LSD-SLAM 2016 Cartographer 2017 ORB-SLAM-1/2/ 2020 LIO-SAM 2017 CNN-SLAM 深度学习阶段 2018 Dyna-SLAM 2019 RangeNet++、LO-Net 2021 DSP-SLAM、LVI-SAM、R2LIVE
34310编辑于 2025-10-28 - 来自专栏人工智能头条
sklearn 与分类算法
它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度增强，k-means 和 DBSCAN，旨在与 Python 数值和科学库NumPy和SciPy互操作。 本文将带你入门常见的机器学习分类算法——逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN、SVM、决策树。 = y_pred).sum())) 2. 多项式朴素贝叶斯 (MultinomialNB/MNB) 这里我随机生成一组数据，然后使用 MultinomialNB 算法来学习。 伯努利朴素贝叶斯 (BernoulliNB) BernoulliNB 实现了基于多元伯努利分布的数据的朴素贝叶斯训练和分类算法。 常见的解决方案是“一对一”的方法解决多分类问题。具体地，假设 这个是一个 n_class的分类问题，则会构建 n_class*(n_class-1)/2个二分类，来解决这个多分类问题。
1K30发布于 2019-11-18 - 来自专栏数据科学CLUB
Bayes算法分类案例
因此,在交给朴素贝叶斯分类器学习之前,要对数据做进一步的处理。不过在此之前,仍需要对数据进行分割并且随机采样出一部分用于测试。 y_predict = mnb.predict(x_test) 模型测评 #从sklearn .metrics里导人classification_ report用于详细的分类性能报告。 4712条新闻文本测试样本分类的准确性约为83. 977%,平均精确率、召回率以及F1指标分别为0.86、0.84和0.82。 模型特点分析 朴素贝叶斯模型被广泛应用于海量互联网文本分类任务，由于其较强的特征条件独立假设,使得模型预测所需要估计的参数规模从幂指数量级向线性量级减少,极大地节约了内存消耗和计算时间。 但是，也正是受这种强假设的限制,模型训练时无法将各个特征之间的联系考量在内,使得该模型在其他数据特征关联性较强的分类任务上的性能表现不佳。
90730发布于 2020-06-11 - 来自专栏企鹅号快讯
机器学习算法分类
最近看到对机器学习各种算法从另一个角度的分类，觉得很有意思，于是画了几张图，把它们重新整理了一下。 首先依然是有监督地学习，而有监督地学习又能分为回归和分类两种算法： 回归算法用于处理连续变量，比如预测房价、股价什么的这种走势连续的变量。 分类算法则用于处理离散变量，它们在高维空间可表征为一个一个的离散点。 其实分类算法往往有一种回归算法与之对应，因为是同一种方法用于处理不同类型的数据而发展出来的，比如回归树和分类树就都属于决策树(decision tree)，随机森林算法其实也是久仰大名了，小姐姐甚至在网上闲逛的时候发现了一篇发表在 图样图森破，小姐姐想说的是，你别听他灌鸡汤就以为喝多了鸡汤就能成，鸡汤没毛用，有用的还是隐马尔科夫模型 在这些分类之外，其实还有一支，自成一派，叫增强学习（或者强化学习）： 它的工作原理是基于来自环境的反馈
97390发布于 2018-02-27 - 来自专栏全栈程序员必看
文本分类算法之–贝叶斯文本分类算法
文本分类过程 例如文档：Good good study Day day up可以用一个文本特征向量来表示，x=(Good, good, study, Day, day , up)。 在文本分类中，假设我们有一个文档d∈X，类别c又称为标签。我们把一堆打了标签的文档集合<d,c>作为训练样本，<d,c>∈X×C。 朴素贝叶斯分类器是一种有监督学习，常见有两种模型，多项式模型(multinomial model)即为词频型和伯努利模型(Bernoulli model)即文档型。 no 给定一个新样本Chinese Chinese Chinese Tokyo Japan，对其进行分类。 再有TF、TDIDF，这些只是描述事物属性时的不同计算方法，例如文本分类时，可以用单词在本文档中出现的次数描述一个文档，可以用出现还是没出现即0和1来描述，还可以用单词在本类文档中出现的次数与这个单词在剩余类出现的次数
89210编辑于 2022-09-05
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