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      • 机器学习类型简介

      机器学习类型简介

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 R语言
      • 日期 2017年7月9日
      测试开头

      本文总结机器学习类型的知识。

      机器学习算法和模型都很多,我们如何对这些算法和模型进行归类来认知和应用呢?从不同的角度,有着不同的机器学习类型划分。目前主要的两种角度是:

      • 学习类型:关注训练集的响应变量或者标签是什么,分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

      • 模型类型:关注模型要完成什么事情,每一组模型有着相似的算法和准则。

      • 1 学习类型

        • 1.1 有监督学习

        • 1.2 无监督学习

        • 1.3 半监督学习

        • 1.4 强化学习

      • 2 模型类型

        • 2.1 回归方法

        • 2.2 基于距离的方法

        • 2.3 正则化方法

        • 2.4 树的方法

        • 2.5 贝叶斯方法

        • 2.6 聚类方法

        • 2.7 关联规则

        • 2.8 神经网络方法

        • 2.9 深度学习

        • 2.10 数据降维

        • 2.11 集成学习

        • 2.12 文本挖掘

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      2.4 树的方法

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      2.5 贝叶斯方法

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      2.6 聚类方法

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      2.11 集成学习

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      2.12 文本挖掘

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      测试结尾

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