机器学习的主要算法分为

Question

如题所述

Answer 1

机器学习的算法包括：监督学习、非监督学习和强化学习。

1、支持向量机：是一类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。例如，在纸上有两类线性可分的点，支持向量机会寻找一条直线将这两类点区分开来，并且与这些点的距离都尽可能远。

2、决策树：是一个预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

3、k近邻算法：是一种基于实例的学习，采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。其基本思路是：给定一个训练样本集，然后输入没有标签的新数据，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，找到最邻近的k个（通常是不大于20的整数）实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。

使用计算机学习算法的注意事项

1、数据质量和准备：机器学习算法的效果很大程度上依赖于输入数据的质量。确保数据集的准确性、完整性和一致性，并处理缺失值、异常值和噪音等问题。

2、特征选择和工程：选择合适的特征对于算法的效果至关重要。进行特征选择和工程，可以提取出更有信息量的特征，提高算法的准确性和泛化能力。

3、模型选择和调参：根据问题的性质选择合适的机器学习模型，并进行参数调优。使用交叉验证等技术来评估不同模型的性能，并选择最佳的模型和参数组合。

4、数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、调优和评估。确保在划分数据集时保持样本分布的一致性，避免过拟合或欠拟合问题。