`

机器学习-深度学习概述

机器学习深度学习 
阅读更多

1、机器学习

1.决策树

决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一,决策树学习是以实例为基础的归纳学习 算法,它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造 决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别。它 采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性的比较,并根据不同属性值判 断从该节点向下的分支,在决策树的叶子节点得到结论。分类精度高,操作简单。它的 最大优点是,在学习过程中不需要使用者了解很多背景知识,只要训练样本集能够用属 性值的方式表达出来就能使用决策树学习算法分类。 主要的决策树算法有 ID3、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ 和 SPRINT 算法等。 它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻,能否处 理大数据集等方面都有各自的不同之处。 决策树主要用于分类,也可以用于回归。使用广泛的分类器。 优点:1)决策树模型可以读性好,具有
分享到：
| Spring 事务实现机制
评论
发表评论

您还没有登录,请您登录后再发表评论

相关推荐

    AI人工智能-机器视觉-深度学习资料合集44篇.zip

    机器学习与深度学习 基于深度学习的人脸识别研究 人工智能-AI概述 人工智能创业的6大核心问题 人工智能的黄金时代 人工智能的趋势,机会和思考 人工智能的现状、任务、构架与统一 人工智能发展简史 人工智能技术发展...

    AI之math-人工智能概念之机器学习-深度学习中的数学基础知识图谱(最全).docx

    ### AI之math-人工智能概念之机器学习-深度学习中的数学基础知识图谱 #### 人工智能数学基础综合 在探讨人工智能（AI）尤其是机器学习与深度学习领域时，掌握坚实的数学基础至关重要。数学不仅是理论研究的基础，...

    深度学习概述-计算机架构.pdf

    深度学习是机器学习的一个子集，它使用多层人工神经网络来学习数据的高级抽象，已经成为众多计算机科学领域中的重大突破技术。在深度学习技术中，通过训练更深层次的模型以解决分类和回归问题取得了巨大的成功，进而...

    邹博机器学习 - SVM实践

    - **数据集介绍**：该数据集来自 UCI 机器学习库，包含了 43 个人的手写数字图片，每张图片大小为 8x8 灰度图像。 - **训练与测试**：通常将数据集分为训练集和测试集，用以评估模型的泛化能力。在本案例中，使用了 ...

    新版课件清华大学机器学习深度学习课件.zip

    1. **第一讲：机器学习概述** - 这一讲介绍了机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习的定义，以及学习过程中的重要概念，如数据集、模型、损失函数等，为后续深入学习奠定了基础。 2. **第二讲：...

    机器学习与深度学习.zip

    2. **深度学习概述** - 深度学习是机器学习的一个分支，其灵感来源于人脑神经网络，由多层非线性变换构成的神经网络模型。 - 深度学习的优势在于能处理复杂模式，如图像、声音和文本，通过反向传播优化权重参数。 ...

    机器学习-杜_机器学习课件_机器学习课件_机器学习ppt_

    【机器学习概述】 机器学习是计算机科学的一个分支，它研究如何让计算机系统通过经验改进其性能，无需显式编程。这个领域由统计学、计算机科学和人工智能等多个学科交叉融合而成。西安交通大学的这份研究生级别的...

    百度飞桨学习python机器学习、深度学习资料

    百度飞桨学习python机器学习、深度学习资料 【机器学习】GRU：实践-情感分类的另一种方法 【机器学习】LSTM：实践-谣言检测 【机器学习】python复杂操作：实践-爬虫与数据分析 【机器学习】ResNet-50原理：实践-...

    人工智能-机器学习、深度学习课件

    day01-机器学习概述、特征工程、机器学习算法； day02-sklearn、knn、朴素贝叶斯、决策树； day03-线性回归、岭回归、逻辑回归、聚类； day04-Tensorflow基础； day05-TensorflowIO操作； day06-Tensorflow、神经...

    机器学习-西瓜数据集3.0

    3. 非线性模型：神经网络，尤其是深度学习中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够捕捉复杂的关系。 四、模型评估 模型训练完成后，需要通过交叉验证和测试集评估其性能。常用的评估指标包括准确率、...

    AI人工智能资料 机器学习和深度学习知识 day01-机器学习概述、特征工程、机器学习算法 共127页.pptx

    day01-机器学习概述、特征工程、机器学习算法 共127页.pptx day02-sklearn、knn、朴素贝叶斯、决策树、随机森林 共102页.pptx day03-线性回归、岭回归、逻辑回归、分类、聚类算法 共86页.pptx day04-Tensorflow基础...

    CV总复习--深度学习机器学习基础篇（三）.zip

    在本资料包“CV总复习--深度学习机器学习基础篇（三）”中，我们主要探讨的是计算机视觉（Computer Vision，简称CV）领域与深度学习和机器学习相关的基础知识，这在面试和技术研究中是非常关键的部分。以下是这些...

    机器学习算法PPT.rar_机器学习ppt_深度学习 PPT_深度学习 课件_深度学习ppt_深度学习课件

    2. **深度学习概述**：深度学习是机器学习的一个分支，它模拟人脑神经网络结构，通过多层非线性变换对复杂数据进行建模。典型模型包括深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及它们的...

    吉林大学机器学习-吉林大学计算机科学与技术学院机器学习课程设置与研究成果概述

    内容概要：本文详细介绍了吉林大学计算机科学与技术学院在机器学习领域的教学设置、教学目的、研究团队及其科研成果。其中包括机器学习课程的学时安排、先修课及后续课程，研究团队涵盖了计算机、数学、物理等多个...

    斯坦福机器学习讲义-中文版-黄海广

    **机器学习概述** 机器学习是计算机科学的一个分支，它研究如何让计算机系统通过经验改进其性能，无需显式编程。这个领域由统计学、信息论、优化理论和计算机科学等多个学科交织而成。黄海广的《斯坦福机器学习讲义...

    机器学习-误差反向传播

    BP算法作为机器学习和深度学习领域的重要组成部分，对于理解和实现多层神经网络至关重要。通过前向传播和反向传播两个过程，BP算法能够有效地调整神经网络中的参数，使其逐渐逼近最优解。未来，随着计算能力和数据量...

    人工智能-机器学习-智能楼宇的指纹门禁系统.pdf

    【标签】中的“人工智能”是指一种模拟人类智能的技术，包括机器学习、深度学习等子领域，用于让计算机具备自主学习和改进的能力。“机器学习”是人工智能的一个重要分支，通过数据驱动的方式使系统不断优化其表现。...

    32机器学习-分类回归1

    【机器学习概述】 机器学习是计算机科学的一个分支，它研究如何让计算机系统通过经验学习和改进，从而实现自我提升的性能。机器学习涉及到多种学科，包括概率论、统计学、数学优化、信息论以及计算机科学本身的算法...

Magicbox
Global site tag (gtag.js) - Google Analytics