機器學習演算法分類

監督式和非監督式機器學習(ML) 是ML 演算法的兩個類別。 ML 演算法處理大量歷史資料，以透過推論來識別資料模式。 監督式學習演算法訓練範例資料，以指定演算法的輸入和輸出。 例如，資料可能是手寫數字的影像，這些影像會加上註解，以指示其所代表的數字。

不同演算法會以不同的方式來分析資料。演算法通常依據其用於何種機器學習技術來分組：監督式學習、非監督式學習和增強式學習。最常 ...

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 ...

當我們了解了AI 的各種手法，就可以知道哪些想法在AI 技術上是可行的，也能針對我們的目標知道需要什麼資料和要使用什麼演算法來建立模型（Model）。 資料+ 演算法= ...

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 ...

2024年3月5日 — 如何在叢集、分類或迴歸實驗中，選取適用於監督式和非監督式學習的Azure Machine Learning 演算法。

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 ...

2024年4月23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​).

很多推論問題屬於非程式化決策，所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似演算法。 機器學習已廣泛應用於資料探勘、電腦視覺、自然語言處理、生物特徵辨識、搜尋引擎、 ...