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浅析机器学习必学10大算法及8种降维技术

ss 来源:机器学习社区 百度百科 作者:机器学习社区 百度 2022-01-30 17:14 次阅读
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机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

机器学习必学10大算法

1.线性回归

2.Logistic 回归

3.线性判别分析

4.分类和回归树

5.朴素贝叶斯

6.K最近邻算法

7.学习向量量化

8.支持向量化

9.袋装发和随机森林

10.Boosting 和 AdaBoost

机器学习中必知必会的 8 种降维技术

1.相关性滤波器

2.方差滤波器

3.UMAP

4.t-SNE

5.自动编码器(Auto Encoder )

6.缺失值

7.前向/后向特征选择

8.主成分分析

整合自:机器学习社区百度百科机器之心

审核编辑:金桥

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
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