机器学习的概念和定义

Posted gongdiwudu

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习的概念和定义相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

现性回归:若存在两个数据集合,它们几乎存在线性关系,通过最小二乘法原理,将它们拟合成一个线性函数,这个过程叫线性回归。

逻辑回归:是一个用于分类的模型,如果两个类别线性可分,在先验的类别信息已知条件下,通过线性映射和sigmoid函数;迭代调整决策平面,并将分类决策面两侧的类别数据映射到【0,1】的概率空间,达到函数分类的目的。

SVM:支持向量机,是一个分类模型。针对两类别数据集合数据线性可分的前提下。从无限多个分类决策面中,找出离两类别的集合距离均为最远的那个决策面。达到最优分类的目的。

 

以上是关于机器学习的概念和定义的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

《机器学习》第二章 概念学习和一般到特殊序

机器学习的基本概念

离线轻量级大数据平台Spark之MLib机器学习库概念学习

机器学习的概念和定义

斯坦福2014机器学习笔记一----基本概念

机器学习 之 线性回归 概念总结速记