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包含五分钟机器学习基础算法的词条

简述信息一览：

线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 Logistic 回归Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。

不同的数据任务场景，可以选择不同的 Model Ensemble 方法，对于深度学习，可以对隐层节点***用 DropOut 的方法实现类似的效果。介绍了这么多机器学习基础算法，说一说评价模型优劣的基本准则。

（图片来源网络，侵删）

算法太多挑花眼？教你如何选择正确的机器学习算法机器学习算法虽多，却没有什么普适的解决方案。

最常见的机器学习算法是学习映射 Y = f（X）来预测新 X 的 Y。这叫做预测建模或预测分析，我们的目标是尽可能作出最准确的预测。对于想了解机器学习基础知识的新手，本文将概述数据科学家使用的 top 10 机器学习算法。

直线的斜率和截距可以预测因变量的值。该算法是最简单和最常用的机器学习算法之一。逻辑回归逻辑回归算法基于一个概率模型，用于预测给定数据集的类别。该算法通过计算每个类别的概率，并将概率最高的类别作为预测结果。

（图片来源网络，侵删）

学习向量量化算法（简称 LVQ）学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。

1、支持向量机支持向量机（SVM）可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。袋装法和随机森林随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一，它是一种集成机器学习算法。

2、贝叶斯算法。朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。

3、机器学习的算法包括：监督学习、非监督学习和强化学习。支持向量机：是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。

4、机器学习的相关算法包括，线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。

5、直线的斜率和截距可以预测因变量的值。该算法是最简单和最常用的机器学习算法之一。逻辑回归逻辑回归算法基于一个概率模型，用于预测给定数据集的类别。该算法通过计算每个类别的概率，并将概率最高的类别作为预测结果。

6、线性回归一般来说，线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。这一算法中我们可以用来预测建模，而预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测，以可解释性为代价。

1、开发流程中，数据是王道。从公开数据集中挖掘宝藏，然后进行细致的预处理工作，如清洗、转换，处理缺失值和异常值。接着是特征工程的魔术，编码类别数据、提取文本特征，让模型能够理解和识别关键信息。

2、数据收集和准备：在机器学习的流程中，数据收集和准备是第一步。这个阶段主要是对数据进行收集、清洗、预处理等操作，以便后续用于训练模型。数据收集可以是线上或线下的，可以通过爬虫、公开数据集或API等方式获取。

3、机器学习的一般流程包括：场景解析、数据预处理、特征工程、模拟训练、模型评估。场景解析场景解析就是将业务逻辑，抽象成为通过算法能够解决的问题。

4、过拟合、欠拟合判断是模型诊断中至关重要的一步。常见的方法如交叉验证，绘制学习曲线等。过拟合的基本调优思路是增加数据量，降低模型复杂度。欠拟合的基本调优思路是提高特征数量和质量，增加模型复杂度。

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