機器學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)方式:
1.監(jiān)督學(xué)習(xí)
2.無監(jiān)督學(xué)習(xí)
3.非監(jiān)督學(xué)習(xí)
4.強化學(xué)習(xí)

算法分類:
1.回歸算法
2.基于實例的算法
3.正則化方法
4.決策樹學(xué)習(xí)
5.貝葉斯方法
6.基于核的算法
7.聚類算法
8.關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)
9.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
10.深度學(xué)習(xí)
11.降低維度算法
12.集成算法

參考 http://www.codeceo.com/article/machine-learning.html

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
【社區(qū)內(nèi)容提示】社區(qū)部分內(nèi)容疑似由AI輔助生成,瀏覽時請結(jié)合常識與多方信息審慎甄別。
平臺聲明:文章內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))由作者上傳并發(fā)布,文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發(fā)布平臺,僅提供信息存儲服務(wù)。

相關(guān)閱讀更多精彩內(nèi)容

友情鏈接更多精彩內(nèi)容