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分类和回归的主要算法
用于
分类与回归
应用
的主要算法
有()。
答:
正确答案:决策树、BP神经网络、贝叶斯
分类
问题常用
的算法
有哪些?
答:
常用的分类器算法包括决策树、K近邻算法、支持向量机、逻辑回归和朴素贝叶斯分类器等
。详细解释:1. 决策树:决策树是一种基于树形结构的分类器算法。它通过对特征进行一系列的问题判断,将数据逐步划分到不同的类别中。决策树的优点是直观易懂,可以直接呈现决策逻辑;缺点是容易过拟合,对连续性的数据处...
什么叫做knn
算法
?
答:
在模式识别领域中,
最近邻居法(KNN算法
,又译K-近邻算法)是一种用于分类和回归的非参数统计方法。在这两种情况下,输入包含特征空间(Feature Space)中的k个最接近的训练样本。1、在k-NN分类中,输出是一个分类族群。一个对象的分类是由其邻居的“多数表决”确定的,k个最近邻居(k为正整数,通常...
svm是什么
答:
一种用于预测连续输出的算法,它通过拟合一条直线来找到输入和输出之间的关系。2.逻辑回归
一种用于预测离散输出的算法,它通过拟合一个S形曲线来找到输入和输出之间的关系。3.支持向量机(SVM)一种用于分类的算法,它可以将线性可分数据集分隔开并找到最优决策边界。4.决策树 一种用于分类和回归的算...
回归算法
有哪些
答:
回归算法有多种类型。
一、线性回归算法
线性回归是一种基于线性模型的回归算法,它通过最小化预测值与真实值之间的平方误差来拟合数据。线性回归模型简单易懂,适用于处理具有线性关系的变量。线性回归可分为简单线性回归和多元线性回归两种。简单线性回归主要用于两个变量之间的线性关系,而多元线性回归则可以...
用于数据挖掘的
分类算法
有哪些,各有何优劣
答:
DT
的主要
缺点是容易过拟合,这也正是随机森林(Random Forest, RF)(或者Boosted树)等集成学习
算法
被提出来的原因。此外,RF在很多
分类
问题中经常表现得最好,且速度快可扩展,也不像SVM那样需要调整大量的参数,所以最近RF是一个非常流行的算法.4.支持向量机(Support Vector Machine, SVM)很高的分类...
最典型的监督学习
算法
包括
回归
和
答:
逻辑回归
:逻辑回归是一种用于分类问题的监督学习算法。它通过拟合一个逻辑函数来预测类别概率,然后将概率与阈值进行比较,从而将数据点分为两个或多个类别。支持向量机:支持向量机(SVM)是一种用于分类和回归问题的监督学习算法。它通过找到一个超平面,使得该超平面可以最大化地将不同类别的数据分隔开...
分类算法
有哪些
答:
首先,
逻辑回归
是一个二分类算法,它使用逻辑函数将
线性回归
的输出映射到(0,1)之间,以得到样本点属于某一类别的概率。逻辑回归简单高效,常用于处理大规模高维数据,如广告点击率预测等。其次,决策树是一种直观易懂的分类算法,它通过树形结构来进行决策。每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件,每个...
knn算法的分类
原理有()。a需要
分类的
样本的
类别
就是这k个样本中最多...
答:
k 近邻法 (k-nearest neighbor, k-NN) 是一种基本
分类与回归
方法。是数据挖掘技术中原理最简单
的算法
之一,核心功能是解决有监督的分类问题。KNN能够快速高效地解决建立在特殊数据集上的预测分类问题,但其不产生模型,因此算法准确 性并不具备强可推广性。k近邻法 的输入为实例的特征向量,对应与特征...
决策树算法是一种什么类型
的算法
答:
决策树算法是一种基于实例的
分类算法
,它通过构建决策树模型来对新的数据进行分类。决策树算法通常用于
分类和回归
问题,通过递归地将数据集划分为更小的子集,并使用每个子集中最具有代表性的样本作为决策树的节点,从而生成决策树模型。决策树模型可以用于预测新的数据,并根据不同的特征进行分类。这种算法...
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