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机器学习包含以下子领域: 1. 监督学习

最编程 2024-07-19 08:52:37
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定义:
监督学习是一种机器学习类型,其中模型从标记的训练数据中学习,以便对新的、未标记的数据进行预测或分类。这种方法依赖于输入数据和期望输出之间的关系,目的是让模型能够预测或识别新的数据点。

主要方法:
线性回归:用于预测连续数值,假设输入特征和输出变量之间存在线性关系。
逻辑回归:用于二元分类,通过预测一个事件发生的概率来进行分类。
决策树:通过一系列决策规则将数据分类或回归。
支持向量机(SVM):在高维空间中找到最佳分割数据的超平面。
神经网络:模拟人脑处理信息的方式,进行复杂的模式识别。

应用场景:
医疗诊断:通过分析病人的医疗数据预测疾病。
金融市场分析:预测股票价格或交易趋势。
图像识别:识别图片中的对象。

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