機器學習分類器

並比較監督式學習下各種機. 器學習方法預測表現，及非監督式學習下後再透過分類器方法的預測表現。在內. 容的排序上，首先介紹常見的分類與分群演算方法，並分析其優缺點與 ...

另外，也有以分類器為趨型的迴歸樹（以決策樹為雛形）、SVR（Support Vector Regression，以SVM 為雛形），能夠處理非線性的資料。 一般在操作慣例上會移除掉相關度 ...

接下來我們會以生活化的情境說明傳統機器學習的方法。本篇首先介紹傳統機器學習中的「監督式學習」。 回顧之前文章提到的監督式與非監督式學習，兩者最大的差異在於 ...

在機器學習中分類演算法主要分為監督式學習(supervise learning)與非監督式學習(unsupervise learning)演算法，因為我們之前已經有先做了人工標記，目的就是要套入監督式的 ...

我們今天將建立兩個分類器，分別是決策樹分類器（Decision Tree Classifiers）與k-Nearest Neighbors 分類器，這兩個演算法與Logistic 迴歸最大的不同點是她們均為多元分類 ...

2023年5月7日 — 淺談機器學習－分類模型（上） · Rule-Based Classifiers · K-Nearest-Neighbor Classifiers · Bayesian Classifiers、Bayesian Belief Networks · Logistic ...

2022年9月3日 — Python機器學習-多元分類的5種模型 · 一、邏輯回歸(Logistic Regression) · 二、支持向量機(Support Vector Machine, SVM) · 三、決策樹(Decision Tree) · 四 ...

2022年1月3日 — 分类是一项依赖于机器学习算法（Machine Learning Algorithm）的自然语言处理任务。分类是识别、理解，并将想法、对象分到预设类别或“子群”的过程。

2023年10月21日 — 通過社群媒體做語法分析來判斷市場對於產品的感知為何 · 建立垃圾郵件的分類器 · 通過資料採礦來建立推薦系統以判斷用戶是否會喜歡某種類型的產品 · 通過迴歸 ...