機器學習2：貝氏學習與單純貝氏分類器、K

監督式和非監督式機器學習(ML) 是ML 演算法的兩個類別。 ML 演算法處理大量歷史資料，以透過推論來識別資料模式。 監督式學習演算法訓練範例資料，以指定演算法的輸入和輸出 ...

若以直線去趨近資料，則稱為線性迴歸(Linear Regression)；若是以曲線趨近資料，則為多項式迴歸(Polynomial Regression)。另外，也有以分類器為趨型的迴歸樹（以決策樹為雛形）、 ...

1. 線性回歸演算法: 線性迴歸(Linear Regression)演算法屬於有監督的迴歸(Regression)學習演算法。 · 2. 分類演算法 · 3.正規化方法: · 4.決策樹學習: · 5. 貝 ...

圖解最常用的10個機器學習演算法！ · 01 線性迴歸 · 02 邏輯迴歸 · 03 線性判別分析 · 04 分類和迴歸樹 · 05 樸素貝葉斯 · 06 K近鄰 · 07 學習向量量化 · 08 支援 ...

如同前面介紹機器學習7 步驟時所說，在訓練機器學習時，會運用到許多不同的機器學習演算法，例如線性回歸法、邏輯回歸法等，我們可以大致將各種演算法分為4 種類型：監督式學習 ...

機器學習的種類最主要分成四種：監督式學習（Supervised learning）、非監督式學習（Un-supervised learning）、半監督式學習（Semi-supervised learning）及強化 ...

10個常用的機器學習演算法 · 線性回歸 · 邏輯回歸 · 類神經網路 · 決策樹 · K-近鄰算法 · 支持向量機 · K-均值聚類 · 隨機森林 ... 10個常用的機器學習演算法 · 用簡單的案例解釋各演算法 · 我應該選擇哪一種演算法?

常見的演算法及其商業應用 · 線性迴歸(Linear Regression) · 邏輯迴歸(Logistic Regression​​) · 單純貝氏​​(Naive Bayes​​) · 決策樹​​(Decision Tree​).

分類 · 無監督學習與監督學習相比，訓練集沒有人為標註的結果。常見的無監督學習演算法有生成對抗網路（GAN）、聚類。 · 半監督學習介於監督學習與無監督學習之間。 · 強化學習 ...