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什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？監(jiān)督學(xué)習(xí)的定義、概率論的基本概念以及模型選擇、過擬合與欠擬合的問題。常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，包括樸素貝葉斯（Naive Bayes）、決策樹（Decision Tree）支持向量機(jī)隨機(jī)森林

2年前作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù)分類：Toy博客閱讀(25)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？監(jiān)督學(xué)習(xí)的定義、概率論的基本概念以及模型選擇、過擬合與欠擬合的問題。常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，包括樸素貝葉斯（Naive Bayes）、決策樹（Decision Tree）支持向量機(jī)隨機(jī)森林。希望對大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù)

1.簡介

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？從定義、發(fā)展歷程及目前的狀態(tài)來看，機(jī)器學(xué)習(xí)由3個(gè)主要分支組成：監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning），無監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）。這三類學(xué)習(xí)都可以使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)自動分析和改進(jìn)其行為，并逐漸地變得更聰明、更有智慧。

本文將從監(jiān)督學(xué)習(xí)角度出發(fā)，詳細(xì)闡述常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并通過實(shí)例的方式來加深讀者對這些算法的理解。我們首先會回顧一下監(jiān)督學(xué)習(xí)的定義、概率論的基本概念以及模型選擇、過擬合與欠擬合的問題。然后再討論幾種常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，包括樸素貝葉斯（Naive Bayes）、決策樹（Decision Tree）、支持向量機(jī)（Support Vector Machine）、隨機(jī)森林（Random Forest）等，同時(shí)結(jié)合具體的數(shù)學(xué)公式、代碼實(shí)現(xiàn)和可視化結(jié)果，給讀者提供更直觀、易懂的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

最后，我們還會簡要討論一些機(jī)器學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀和前景，以及當(dāng)前存在的一些關(guān)鍵技術(shù)瓶頸和應(yīng)對策略，讓讀者能夠有所收獲。

2.基本概念及術(shù)語

2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的定義

Machine learning is the scientific study of algorithms and statistical models that can learn from experience to make predictions or decisions without being expli文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-700865.html

到了這里，關(guān)于什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？監(jiān)督學(xué)習(xí)的定義、概率論的基本概念以及模型選擇、過擬合與欠擬合的問題。常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，包括樸素貝葉斯（Naive Bayes）、決策樹（Decision Tree）支持向量機(jī)隨機(jī)森林的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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【算法小記】——機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率論和線性代數(shù)，附線性回歸matlab例程
內(nèi)容包含筆者個(gè)人理解，如果錯(cuò)誤歡迎評論私信告訴我線性回歸matlab部分參考了up主DR_CAN博士的課程在回歸擬合數(shù)據(jù)時(shí)，根據(jù)擬合對象，可以把分類問題視為一種簡答的邏輯回歸。在邏輯回歸中算法不去擬合一段數(shù)據(jù)而是判斷輸入的數(shù)據(jù)是哪一個(gè)種類。有很多算法既可以實(shí)現(xiàn)
2024年01月24日
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概率論和隨機(jī)過程的學(xué)習(xí)和整理20：條件概率我知道，但什么是條件期望？可用來解決遞歸問題
目錄 1 目標(biāo)問題：什么是條件期望？條件期望有什么用？ 2 條件期望，全期望公式 3?條件期望，全期望公式和條件概率，全概率公式的區(qū)別和聯(lián)系 3.1 公式如下 3.2 區(qū)別和聯(lián)系 3.3 概率和隨機(jī)過程 4 有什么用：---可以解決很多遞歸的問題 4.1 使用前有個(gè)前提：界定清楚你要求
2024年02月15日
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概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì) 第一章概率論的基本概念
1.1.1 前言 1.研究對象：確定性現(xiàn)象：必然發(fā)生或不發(fā)生隨機(jī)現(xiàn)象：個(gè)別試驗(yàn)結(jié)果呈現(xiàn)不確定性，大量試驗(yàn)結(jié)果呈現(xiàn)統(tǒng)計(jì)規(guī)律性 2.概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)： ? 該學(xué)科是研究和揭示隨機(jī)現(xiàn)象統(tǒng)計(jì)規(guī)律性的學(xué)科。 1.1.2 隨機(jī)試驗(yàn) 1.定義：可以在相同條件下重復(fù)進(jìn)行；每次試驗(yàn)的結(jié)果可
2024年03月20日
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機(jī)器學(xué)習(xí)之概率論
? ? ? ? 最近，在了解機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的數(shù)學(xué)知識，包括線性代數(shù)和概率論的知識，今天，回顧了概率論的知識，貼上幾張其他博客的關(guān)于概率論的圖片，記錄學(xué)習(xí)過程。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
2024年02月12日
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概率論-1-概率機(jī)器人 Probabilistic Robotics
基本概念隨機(jī)變量靜態(tài)的可以做隨機(jī)試驗(yàn) 隨機(jī)過程動態(tài) 離散隨機(jī)變量概率質(zhì)量函數(shù) probability mass function 連續(xù)隨機(jī)變量概率密度函數(shù) probability density function PDF 聯(lián)合概率 P ( X = x 且 Y = y ) = P ( x , y ) 若 X 和 Y 獨(dú)立： P ( x , y ) = P ( x ) P ( y ) P(X=x 且 Y=y) = P(x,y)\\\\ 若 X 和 Y 獨(dú)立：
2024年03月22日
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【概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)-基本概念】
自然界的現(xiàn)象分為兩類，一類是確定現(xiàn)象，如正負(fù)電荷的吸引；一類是隨機(jī)現(xiàn)象，如拋硬幣出現(xiàn)正負(fù)。研究后發(fā)現(xiàn)，隨機(jī)現(xiàn)象也有統(tǒng)計(jì)規(guī)律性。隨機(jī)試驗(yàn) 隨機(jī)現(xiàn)象（通過隨機(jī)試驗(yàn)，來研究隨機(jī)現(xiàn)象。）樣本空間樣本點(diǎn) 隨機(jī)事件（特定情況下，樣本空間的一個(gè)子集。
2024年02月03日
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概率論：數(shù)理統(tǒng)計(jì)基本概念——三大分布
首先是X分布： ? ?n=1的時(shí)候，f(y)就是正態(tài)分布平方的密度函數(shù)，這個(gè)可以用y=g(x)的密度函數(shù)計(jì)算方法來計(jì)算。自由度是什么？：很顯然，幾個(gè)X加起來，也就是自由度加起來： ? ? 接下來是t型分布： ? 這個(gè)T型分布建立在X型分布和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布上。 ? 最后是F分布： ? ?這
2024年02月11日
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AI人工智能中的概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)原理與Python實(shí)戰(zhàn)：35. Python實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算與量子機(jī)器學(xué)習(xí)...
量子計(jì)算和量子機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它們利用量子物理現(xiàn)象來解決一些傳統(tǒng)計(jì)算方法無法解決的問題。量子計(jì)算的核心是量子比特(qubit)，它可以存儲多種信息，而不是傳統(tǒng)的二進(jìn)制比特(bit)。量子機(jī)器學(xué)習(xí)則利用量子計(jì)算的優(yōu)勢，為機(jī)器學(xué)習(xí)問題提供更
2024年04月14日
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【考研數(shù)學(xué)】概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì) | 第一章——隨機(jī)事件與概率（2，概率基本公式與事件獨(dú)立）
承接上文，繼續(xù)介紹概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)第一章的內(nèi)容。 P ( A ? B ) = P ( A B ￣ ) = P ( A ) ? P ( A B ) . P(A-B)=P(A overline{B} )=P(A)-P(AB). P ( A ? B ) = P ( A B ) = P ( A ) ? P ( A B ) . 證明： A = ( A ? B ) + A B A=(A-B)+AB A = ( A ? B ) + A B ，且 A ? B A-B A ? B 與 A B AB A B 互斥，根據(jù)概率的有限可加
2024年02月12日
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概率論第六章數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念
? 總體X 樣本 X1,X2,…,Xn? ? ? 隨機(jī)變量X1,X2,…,Xn相互獨(dú)立且都與總體X同分布樣本值 x1,x2,…,xn 如果總體X的分布為F(x)，則樣本X1,X2,…,Xn的分布為：Fn(x1,x2,…,xn)=F(x1)·F(x2)·…·F(xn) 如果總體X有概率密度f(x)，則樣本X1,X2,…,Xn的概率密度為：fn(x1,x2,…,xn)=f(x1)·f(x2)·…·f(xn) 如果總
2024年02月03日
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