机器学习的相关算法包括

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跨山越岭的天钻
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机器学习的相关算法包括:监督学习、非监督学习和强化学习。

一、监督学习

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.朴素贝叶斯分类:对于给出的待分类项,求解此项出现的条件下各个类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类属于哪个类别。贝叶斯公式为:p(A|B)=p(B|A)*p(A/p(B),其中P(A|B)表示后验概率,P(B|A)是似然值,P(A)是类别的先验概率,P(B)代表预测器的先验概率。

4.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。

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