第十三課機器學習概論4（決策樹與隨機森林）

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 ...

機器學習演算法是一段程式碼，可協助使用者探索、分析並尋找複雜資料集中的意義。每種演算法都是一組有限的明確逐步指示，可讓電腦遵循，以達成特定目標。在機器學習模型中， ...

如前篇文章所述，監督式學習的演算法就是要學習得出一個方程式y = f(x) 以表達資料集的分布狀況，讓我們之後匯入新的資料(x) 就能做出相應的預測(y)。

監督式學習是機器學習中一種常用的方法，該方法通過學習標記的訓練數據來進行。各種監督式學習演算法，如線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(SVM)、決策樹等等。我會跟大家説説 ...

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 ...

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 ...

機器學習演算法是大數據分析和人工智慧AI的核心技術，能自動從大數據中歸納出關係，並進行預測。選擇合適的演算法需考慮問題性質、資料的特性及分析的目標 ... 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?

機器學習，一種人工智慧的技術，不同於傳統程序，是通過處理並學習龐大的數據後，利用歸納推理的方式來解決問題，所以當新的數據出現，機器學習模型即能更新 ...

機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測的演算法。因為學習演算法中涉及了大量的統計學理論，機器學習與推論統計學聯絡尤為密切，也被 ...