网站开发的报告,app是怎么开发的,怎样更换网站模板,有哪些网站可以做seo推广经典算法 有监督算法逻辑回归支持向量机SVM决策树朴素贝叶斯K近邻#xff08;KNN#xff09; 无监督算法K-meansPCA主成分分析预留模版 有监督算法
逻辑回归 简介 逻辑回归是机器学习中一种经典的分类算法#xff0c;通常用于二分类任务#xff0c;基本思想是构建一个线性… 经典算法 有监督算法逻辑回归支持向量机SVM决策树朴素贝叶斯K近邻KNN 无监督算法K-meansPCA主成分分析预留模版 有监督算法
逻辑回归 简介 逻辑回归是机器学习中一种经典的分类算法通常用于二分类任务基本思想是构建一个线性分类器并用sigmoid函数将线性输出转换为0-1之间的概率值通过比较概率值来判断类别。训练过程中常采用最大似然估计的方法对模型参数进行优化。
公式 实际上就是套着回归模型的sigmod函数 优点简单、计算量小 支持向量机SVM 简介 算法推导
SVM是一种二分类模型旨在特征空间上寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。
当训练样本线性可分时通过硬间隔最大化学习一个线性分类器及线性可分SVM当训练样本近似可分时引入松弛变量通过软间隔最大化学习一个线性分类器当训练样本不可分时通过使用核技巧及软间隔最大化学习非线性支持向量机
详细推导 优点分类速度快、泛化错误率低、结果易解释 缺点对数据敏感、对核函数的选择敏感 决策树 简介 朴素贝叶斯
在给定一个事件发生的前提下计算另外一个事件发生的概率 条件概率P(A|B) P(A,B) / P(B) 全概率P(A) 求和P(A|Bi) P(Bi) K近邻KNN
无监督算法
K-means
PCA主成分分析
预留模版
SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如
TYPEASCIIHTMLSingle backticksIsnt this fun?‘Isn’t this fun?’QuotesIsnt this fun?“Isn’t this fun?”Dashes-- is en-dash, --- is em-dash– is en-dash, — is em-dash 计划任务 完成任务
