machine learning演算法
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什麼是機器學習演算法? 機器學習演算法是一段程式碼,可協助使用者探索、分析並尋找複雜資料集中的意義。 每種演算法都是一組有限的明確逐步指示,可讓電腦遵循,以達成特定目標。 在機器學習模型中,目標是要建立或探索可讓使用者用於進行預測或分類資訊的模式。
機器學習(ML)定義為何?演算法有哪些?
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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).
機器學習中常見的10種演算法
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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 ...
機器學習
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機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律,並利用規律對未知資料進行預測的演算法。 因為學習演算法中涉及了大量的統計學理論,機器學習與推論統計學聯絡尤為密切, ...
監督式與非監督式學習
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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 ...
[Day 2] 機器學習算法(Machine Learning Algorithms)
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監督式學習是機器學習中一種常用的方法,該方法通過學習標記的訓練數據來進行。各種監督式學習演算法,如線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(SVM)、決策樹等等。我會跟大家説説 ...
圖解最常用的10個機器學習演算法!
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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 ...
什麼是機器學習?
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機器學習是一門開發演算法和統計模型的科學,這些算法和模型可以讓電腦系統根據模式和推理來執行任務,而不需要由人類輸入精確的指令。電腦系統使用機器學習演算法處理 ...
10個常用的AI機器學習演算法及應用
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機器學習演算法是大數據分析和人工智慧AI的核心技術,能自動從大數據中歸納出關係,並進行預測。選擇合適的演算法需考慮問題性質、資料的特性及分析的目標 ...