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之前浅谈了一下机器学习预测模型的套路以及评价指标。 最近汇总了一下常见机器学习算法的相关内容。 由于内容较多,打算分为两天进行推送。 本次所讲的机器学习算法主要从六个方面进行讲解 1)监督学习算法 2)无监督学习算法 3)半监督学习算法 4)强化学习算法 5)集成学习算法 6)深度学习算法 今天从监督学习算法,无监督学习算法以及半监督学习算法进行讲解。 一、监督学习算法 1. 线性回归 (Linear Regression) 1)定义 线性回归是一种用于建立和分析变量之间线性关系的监督学习算法,用于研究一个或多个自变量(特征)与因变量(目标变量)之间的线性关系。其主要目的是通过拟合一条直线来预测因变量的值。 2)适用范围 线性回归适用于以下情况: 当研究的目标是预测连续变量的值。 当数据中自变量与因变量之间存在线性关系。
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