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机器学习模型培训课程

   机器学习培训模型

  1、SVM

  • 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是在分类与回归分析中

  分析数据的监督式算法。

  • 结构风险最小化:在对给定的数据进行逼近的精度与逼近函数的复杂性相结合

  来寻求最佳比例,以便取得最好的泛化能力

  2、Logistic regression

  • 逻辑回归的过程:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法

  迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。

  • 实际是一种分类模型,主要解决二分类问题。

  3、kNN

  • 用于分类时思路是:找出一个样本的k个最近邻点,当这些邻居中的大多数属 于某一类别,就可以判定该样本也属于这一类别。

  4、Decision Tree

  • 决策树算法首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,

  然后使用决策对新数据进行分析。

  • 一种分类算法,本质上是通过一系列规则对数据进行分类的过程。

  5、Random Forest

  • 1.数据的随机性选取:从原始的数据集中采取有放回的抽样,构造子数据集。

  • 2.待选特征的随机选取:随机森林中的子树的每一个分裂过程并未用到所有的待选特征,

  而是从所有的待选特征中随机选取一定的特征,之后再在随机选取的特征中选取最优的

  特征

  6、XGBoost

  • XGBoost是GBDT(Gradient boosting Decision Tree梯度提升决策树)算法的高效实现。

  • GBDT是采用梯度下降的思想、以之前生成所有的树为基础使得目标函数最小化




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