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分类算法最新视觉报道_分类算法有哪些(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

分类算法

机器学习必学的十大经典算法！机器学习领域有很多算法，对于初学者来说，全部学习可能有些困难。今天，我为大家整理了十大经典机器学习算法，快来看看吧！决策树 𐟌𓊥†𓧭–树（Decision Tree）是一种基于已知情况发生概率的决策分析方法。通过构建决策树，可以求取净现值的期望值大于等于零的概率，从而评价项目的可行性。这种方法直观地运用了概率分析，是一种图解法。 K均值聚类算法 𐟓Š K均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析方法。首先将数据分为K组，然后随机选取K个对象作为初始的聚类中心。接着计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。支持向量机 𐟚€ 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器。其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。 Apriori算法 𐟛’ Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法。其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。这种算法已经被广泛应用到商业、网络安全等各个领域。邻近算法 𐟑助‚𛨿‘算法（K最近邻分类算法）是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思。每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。逻辑回归 𐟓ˆ 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类问题的统计方法。通过建立回归模型，可以预测某个样本属于某个类别的概率。朴素贝叶斯分类器 𐟐Ÿ 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）是一种基于贝叶斯定理的分类方法。它假设特征之间相互独立，通过计算各个类别的后验概率来进行分类。随机森林 𐟌𓊩š机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来提高预测精度。每棵树都对数据进行一次预测，最终结果通过投票决定。梯度下降法 𐟓‰ 梯度下降法（Gradient Descent）是一种优化算法，用于求解最小化损失函数的参数。通过不断迭代更新参数，使得损失函数达到最小值。集成学习 𐟤 集成学习（Ensemble Learning）是一种通过组合多个模型来提高预测性能的方法。常见的集成学习方法有随机森林、提升方法等。这些算法是机器学习领域的经典之作，掌握它们可以让你在机器学习领域走得更远。希望这些整理对你有所帮助！

𐟔Ÿ大经典机器学习算法，你掌握了吗？ 𐟑‹大家好！今天为大家整理了十大经典机器学习算法，帮助大家快速入门机器学习领域！ 𐟓š1. k-means聚类算法：这是一种迭代求解的聚类分析算法，通过将数据分为K组，随机选取K个对象作为初始聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，将每个对象分配给距离最近的聚类中心。 𐟓š2. 支持向量机（SVM）：这是一种按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。 𐟓š3. 决策树：决策树是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。 𐟓š4. Apriori算法：这是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，广泛应用于商业和网络安全等领域。 𐟓š5. 邻近算法：或者说K最近邻分类算法，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。 𐟓š6. 随机森林：这是一种通过集成多个决策树来提高分类和回归精度的算法。 𐟓š7. 逻辑回归：这是一种用于处理二元分类问题的线性模型。 𐟓š8. 梯度下降：这是一种优化算法，用于求解最小化损失函数的模型参数。 𐟓š9. 朴素贝叶斯：这是一种基于贝叶斯定理的分类算法，适用于数据集具有强独立性假设的情况。 𐟓š10. 线性回归：这是一种用于处理回归问题的线性模型。希望这些算法能帮助大家更好地理解和应用机器学习！

𐟔奍大机器学习算法速览！机器学习领域，算法众多，各具特色。今天，就让我们一起探索十大经典机器学习算法吧！𐟚€ 1️⃣ 线性回归（Linear Regression）𐟓ˆ 用于预测连续数值的监督学习算法。通过拟合数据，找到最佳线性方程，揭示数据趋势。 2️⃣ 逻辑回归（Logistic Regression）𐟔„ 虽名为回归，实则分类。通过逻辑函数估计概率，轻松应对二分类任务。 3️⃣ 决策树（Decision Trees）𐟌𓊦 ‘状结构展现决策过程，通过特征分裂进行分类或回归，直观易懂。 4️⃣ 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）𐟒እ𜺥䧥ˆ†类和回归算法。通过找到最佳超平面，处理非线性问题，游刃有余。 5️⃣ 朴素贝叶斯（Naive Bayes）𐟧 基于贝叶斯定理的分类算法，在文本分类等领域大放异彩。 6️⃣ K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）𐟤 无参监督学习算法，根据最近邻居进行预测，适应各种数据分布。 7️⃣ 聚类算法（Clustering）𐟌€ 如K均值和层次聚类，将数据点分组为不同集群，无需标签，简洁高效。 8️⃣ 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）𐟓Š 降维和特征提取的无监督算法，将高维数据映射到低维空间，简化复杂数据。 9️⃣ 随机森林（Random Forest）𐟌𓊥Ÿ𚤺Ž多个决策树的集成学习算法，提高分类和回归的稳定性和准确性。 𐟔Ÿ 梯度提升树（Gradient Boosting Trees）𐟚€ 通过迭代训练弱分类器提升预测性能，实现强大的预测功能。这些算法各有千秋，适用于不同场景。你准备好探索机器学习的奥秘了吗？✨

Coursera机器学习分类课程笔记最近在Coursera上听了一门超级棒的公开课——Machine Learning: Classification，真的是强烈推荐！这门课由华盛顿大学的Carlos Guestrin和Emily Fox这对夫妻档教授，简直是业界的佼佼者。特别是Carlos，他是turicreate这个开源机器学习库的开发者之一，谷歌学术上他的引用次数快要突破六位数了，真的是大佬中的大佬。这个课程是机器学习系列中的第三期，前两期分别是调用现成的机器学习库和深入回归算法的数学细节。第一期更多的是让你感受一下机器学习能做什么，比如回归、分类、聚类和神经网络等任务。第二期则深入到回归算法的数学细节，并且要求你用手搓代码来实现这些算法。到了第三期的Classification，课程开始深入到分类算法的理论细节，并且同样要求你用手搓代码来实现。整个公开课的制作真的是业界良心，条理分明的幻灯片、精心设计的习题（尤其是coding assignment的框架搭建），仿佛是生怕你学不会。课程中讲到了logistic regression、decision tree、AdaBoost等模型的搭建，每一部分都手把手地教你如何实现。跟着这个课程走下来，你对算法的理解和编程能力都会得到很好的训练。总之，这门课真的是五星推荐，强烈建议大家去试试！

𐟔 十大经典机器学习算法详解！探索机器学习的世界，让我们深入了解十大经典算法，揭开它们的神秘面纱！𐟔 1️⃣ 线性回归（Linear Regression）𐟓ˆ 通过拟合数据点与线性方程，找到最佳拟合线，预测和分析数据趋势。 2️⃣ 逻辑回归（Logistic Regression）𐟓Š 虽名为回归，实为分类，利用逻辑函数估计概率，进行二分类任务。 3️⃣ 决策树（Decision Trees）𐟌𓊤𛥦 ‘状结构表示决策过程，通过特征分裂进行分类，易于理解且功能全面。 4️⃣ 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）𐟛᯸ 强大分类和回归工具，通过找到最佳超平面分隔数据，并利用核函数处理非线性问题。 5️⃣ 朴素贝叶斯（Naive Bayes）𐟐Ÿ 基于贝叶斯定理的分类算法，广泛应用于文本分类，假设特征独立。 6️⃣ K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）𐟑劦— 参监督学习算法，根据最近邻居的标签进行预测，适应不同数据分布。 7️⃣ 聚类算法（Clustering）𐟏ž️ 代表性算法有K均值和层次聚类，用于将数据点分组为不同的集群，无需标签。 8️⃣ 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）𐟌 降维和特征提取的无监督算法，寻找数据的主要方差方向，映射高维数据到低维空间。 9️⃣ 随机森林（Random Forest）𐟌𓰟Œ𓰟Œ𓊥Ÿ𚤺Ž多个决策树的集成学习算法，通过投票或平均提高预测的稳定性和准确性。 𐟔Ÿ 梯度提升树（Gradient Boosting Trees）𐟌𑊩€š过迭代训练弱分类器来提高预测性能，常见实现有XGBoost和LightGBM。这些算法构成了机器学习的基础，无论你是初学者还是资深开发者，它们都将为你提供宝贵的启示和灵感！𐟌Ÿ

𐟔 数据挖掘的十大核心算法详解 𐟎⃣ PageRank（网页排名） PageRank 通过模拟用户跳转链接的概率，评估网页质量，类似于微博的粉丝影响力。如果关注者是大V，网页影响力就高。 2⃣ Apriori（关联分析） Apriori 用于发现商品间的关联关系，例如啤酒与尿不湿的组合销售。它通过支持度、置信度和提升度来衡量商品的关联强度。 3⃣ AdaBoost（分类算法） AdaBoost 将多个弱分类器组合成一个强分类器，类似于做错题重点复习的过程，不断提升整体效果。 4⃣ C4.5（决策树） C4.5 是一种决策树算法，利用信息增益率来选择最佳分裂特征，类似于挑选西瓜时根据纹路判断好坏。 5⃣ CART（分类与回归树） CART 可以用于分类或回归，基于基尼系数选择最优特征，类似于预测天气是晴天还是下雨。 6⃣ 朴素贝叶斯（条件概率）朴素贝叶斯基于概率论原理，计算各类条件下的概率，例如计算某病人患感冒的可能性。 7⃣ SVM（支持向量机） SVM 是一种分类方法，利用最优间隔将样本分割，类似于用线或平面将红球和蓝球分开。 8⃣ KNN（K最近邻） KNN 通过测量不同特征值之间的距离进行分类，类似于“近朱者赤，近墨者黑”。 9⃣ K-Means（聚类） K-Means 是一种聚类算法，通过不断调整中心点，将对象分配到最近的类中，类似于选老大，直到找到最佳中心。 𐟔Ÿ EM（期望最大化） EM 算法是一种聚类方法，基于概率进行软聚类，类似于分菜时不断调整，直到两碟重量一致。

𐟔 探索聚类的奥秘：从感性到理性在我们深入探讨聚类之前，让我们先从直觉上理解一下什么是聚类。聚类算法的核心思想是将具有相似特征的事物归为一类，也就是说，“聚”是一个动词。正如俗话所说：人以群分，物以类聚，这正是聚类思想的体现。 𐟓Š 如图10-1所示，这里展示了三种不同类别的数据样本，每种形状代表一个类别。聚类算法的目标是将这些样本点分开，也就是将同一类别的样本点聚集在一起。这可能会让人误以为聚类和分类模型是相同的，但事实上它们有着不同的目的和方法。 𐟔 聚类算法的核心在于将相似特征的事物聚集在一起。这意味着聚类算法只能告诉我们哪些样本属于同一个类别，但不能告诉我们这些样本具体属于什么类别。因此，聚类算法在训练过程中不需要每个样本的真实标签，而分类算法则需要。 𐟓š 聚类和分类的主要区别在于，聚类是无监督学习的一种形式，它不依赖于预先标记的数据来训练模型，而是通过发现数据中的内在结构来形成类别。而分类则是有监督学习的一种形式，它需要已知的标签来训练模型，以便将新数据分配到已知的类别中。

大学科研入门指南 | 直球宣传员！嘿，同学们！你们知道吗？科研其实并没有你们想象的那么难入门！𐟘Ž 如果你还在为找不到好的导师而发愁，那你可真是错过了一个大宝藏！今天我就来给大家推荐一个超级会教、超级有料的导师，绝对让你受益匪浅！首先，导师虽然多，但真正能教你东西的并不多。很多大佬们都喜欢自己秀，但真正愿意花时间教你、讲解的人并不多。所以，找到一个能向下兼容你的导师，真的是太不容易了！我给大家推荐的这位导师，不仅科研水平高，而且特别会教。他的研究领域非常广泛，包括但不限于不确定性建模、人工智能、机器学习、管理决策、模式识别、数据挖掘、图像处理和信息融合等等。无论你对哪个方向感兴趣，他都能给你提供很多有用的建议和指导。特别值得一提的是，他在多模态、多视图数据的聚类算法研究以及k近邻的数据分类算法研究方面特别有心得。如果你对这些方向感兴趣，或者有任何关于SCI、顶刊、普刊、论文等相关的问题，都可以向他探讨。总之，找到一个好的导师真的能让你少走很多弯路。希望这篇文章能帮到你，让你的科研之路更加顺畅！𐟚€

K-means和KNN的区别，一文搞懂！在机器学习中，K-means和KNN是两个非常常见的算法。今天，我们就来聊聊它们之间的区别，让你一秒钟搞清楚它们的差异！ K-means：聚类中的佼佼者 𐟏… K-means是一种聚类算法，它的目标是把数据集中的样本分成K个不同的簇。简单来说，就是把一堆东西分成几类，比如把水果分成苹果、香蕉、橙子等。监督还是非监督？𐟤” K-means是一种非监督学习算法。它不需要你提前标记好数据，完全依靠数据的相似性来进行聚类。就像一群没有名字的人，K-means会根据他们的某些特征（比如身高、体重）来给他们分类。训练过程是什么？⏳ K-means有一个明显的训练过程。它通过不断迭代来优化簇的中心点，以最小化样本与簇中心之间的距离。这个过程有点像找平衡点，让每个簇的中心点都尽可能接近它的成员。 K的含义是什么？𐟔⊥œ苭means中，K表示你要把数据分成K个簇。这个K是事先设定的参数，比如你想把水果分成3类，那么K就是3。目标是什么？𐟎-means的目标是将数据点划分为K个簇，使得每个数据点都属于距离最近的簇中心。简单来说，就是让每个数据点都找到它最合适的家。 KNN：分类中的小能手 𐟎KNN是一种分类算法，它的任务是把一个未标记的数据点分类到与其最近的K个已标记数据点所属的类别中。就像你给一个陌生人看几张照片，让他猜这个陌生人属于哪一类人。监督还是非监督？𐟤” KNN是一种监督学习算法。它需要带有标签的数据集来进行分类。就像你给陌生人看的照片，每张照片上都有标签（比如“帅哥”、“美女”）。训练过程是什么？⏳ KNN没有明显的训练过程。它属于基于实例的学习，只需要记住整个训练集，不需要显式训练模型。这个过程有点像记忆游戏，记住所有已知的答案。 K的含义是什么？𐟔⊥œ苎N中，K表示要考虑的最近邻样本数。这个K也是事先设定的参数，比如你想看3张照片来决定这个陌生人的类别，那么K就是3。目标是什么？𐟎NN的目标是根据最近邻样本的类别来为未标记的数据点分配类别。简单来说，就是让每个未标记的数据点都找到它最接近的邻居的类别。总结一下 𐟓 K-means用于聚类无标签数据，它迭代地将数据分为K个簇。而KNN用于分类带有标签的数据，它根据最近的K个已标记数据点的类别来为未标记的数据点分配类别。在计算距离时，通常使用欧氏距离，因为它在多维空间中具有广泛的适用性和直观性。希望这篇文章能帮你搞清楚K-means和KNN的区别！如果你还有其他问题或者需要更多的解释，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

360大模型上岸攻略：轻松应对面试与工作 𐟎‰ 成功上岸360大模型，你准备好了吗？这里有一些面试常见问题和答案，帮助你轻松应对。 𐟓젥𝕧”詀š知函亲爱的[你的名字]：您好！我们很高兴地通知您，您已通过360大模型的面试，并被录用为算法工程师。我们期待您在新的工作岗位上取得成功，并衷心希望您在360大模型的工作中度过愉快的时光。 𐟓… 预计到岗日期：[具体日期] 𐟕’ 办理入职手续时间：[具体时间] 请仔细阅读附件中的聘用函，并在收到此通知之日起尽快确认。如果您对Offer有任何疑问，请随时联系我们的人力资源部。 𐟓š 常见面试题解析 SVM原理：支持向量机（SVM）是一种二分类算法，通过找到一个超平面将空间分为两块，使得两类的点中离平面最近的那个点离平面最远。这个点称为支持向量。逻辑回归（LR）：二分类算法，也可以用于多分类问题。逻辑回归分为两部分：逻辑和回归。线性回归模型里的因变量是连续变量，而逻辑回归里的因变量可以理解为分类变量。通过概率来表示分类问题，例如分类为黑的概率大于白的概率时，就把样本预测为黑。激活函数：最常见的激活函数是Sigmoid函数。为什么使用Sigmoid函数？因为伯努利的指数族分布形式与Sigmoid函数有关，而指数族分布是给定某些统计量下最大的分布。集成学习：bagging和boosting是两种常见的集成学习方法。Bagging的训练集是在原始集中有放回选取的，各轮训练集之间是独立的。而Boosting的每一轮训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化，权值是根据上一轮的分类结果进行调整。 𐟒𜠥…威Œ准备请提前准备好所需的办公用品和个人资料，以便顺利入职。我们期待您在新的工作岗位上发挥出色的表现。 𐟔 更多信息如需了解更多关于360大模型的信息，请访问我们的官方网站或联系人力资源部。我们期待与您共事，共同创造美好的未来！

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