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机器学习基础概念笔记

监督学习:分类和回归属于监督学习。这类算法必须知道预测什么,即目标变量的分类信息。

  常见算法:k-近邻算法、线性回归、朴素贝叶斯算法、支持向量机、决策树、Lasso最小回归系数估计、Ridge回归、局部加权线性回归

无监督学习:数据没有类别信息,不给定目标值。

  常见算法:K-均值、最大期望算法、DBSCAN、Parzen窗设计

 

机器学习应用步骤:

收集数据——准备输入数据——分析输入数据——训练算法——测试算法——使用算法

另一种框架:

  训练集——提取特征向量—— 结合一定的算法 ——得到结果

 

分类和回归算法的评估:

  1、准确率    2、速度    3、强壮性    4、可解读性

分类:类别型

回归:连续数值型

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