machinelearning演算法

機器學習是人工智慧的子集，可自動讓機器或系統從經驗中學習並改善。機器學習不是使用明確程式設計，而是利用演算法來分析大量資料、從深入分析資訊中學習，然後做出明智的 ...

本文針對機器學習新手簡述資料科學家經常使用的幾個演算法的基本概念，並比較其中幾項差異與優缺點。 迴歸的演算法. 線性迴歸Linear Regression、多項式迴歸Polynomial ...

機器學習是一門開發演算法和統計模型的科學，這些算法和模型可以讓電腦系統根據模式和推理來執行任務，而不需要由人類輸入精確的指令。電腦系統使用機器學習演算法處理 ...

2023年12月6日 — 如何選取Azure 機器學習演算法，以在叢集、分類或回歸實驗中，進行監督和非監督式學習。

學習演算法的任務是學習模型的權重。權重說明模型所學習的模式反映資料中實際關係的可能性。學習演算法由損失函數和最佳化技術組成。損失是當ML 模型提供的預估目標不 ...

機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測的演算法。因為學習演算 ...

2021年9月18日 — 1. 線性回歸演算法: 線性迴歸(Linear Regression)演算法屬於有監督的迴歸(Regression)學習演算法。 · 2. 分類演算法 · 3.正規化方法: · 4.決策樹學習: · 5. 貝 ...

能夠進行具有Supervised Learning 特性的Dimensionality. Reduction。 機器學習通常具有兩個步驟：DR (Dimensionality Reduction) 及Classification。 常見的神經網路(NN) ...

2023年10月21日 — 常見的演算法及其商業應用 · 線性迴歸(Linear Regression) · 邏輯迴歸(Logistic Regression​​) · 單純貝氏​​(Naive Bayes​​) · 決策樹​​(Decision Tree​).