機器學習演算法介紹

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 ...

機器學習演算法是一段程式碼，可協助使用者探索、分析並尋找複雜資料集中的意義。每種演算法都是一組有限的明確逐步指示，可讓電腦遵循，以達成特定目標。在機器學習模型中 ...

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 ...

監督式學習是機器學習中一種常用的方法，該方法通過學習標記的訓練數據來進行。各種監督式學習演算法，如線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(SVM)、決策樹等等。我會跟大家 ...

2021年9月18日 — 機器學習中常見的10種演算法 · 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 ...

2021年8月11日 — 圖解最常用的10個機器學習演算法！ · 01 線性迴歸 · 02 邏輯迴歸 · 03 線性判別分析 · 04 分類和迴歸樹 · 05 樸素貝葉斯 · 06 K近鄰 · 07 學習向量量化 · 08 支援 ...

機器學習是人工智慧（AI）的分支。著重於訓練電腦從資料中學習，並根據經驗改進，而不是按照明確的程式碼運行作業。在機器學習中會訓練演算法尋找大型資料集的模式和 ...

2024年4月23日 — 機器學習，一種人工智慧的技術，不同於傳統程序，是通過處理並學習龐大的數據後，利用歸納推理的方式來解決問題，所以當新的數據出現，機器學習模型即 ...

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。因為學習演算法中涉及了大量的統計學理論，機器學習與推論統計學聯絡尤為 ...