线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点:只有一个自变量的情况称为单变量回归,多于一个自变量情况的叫做多元回归 查看全文>>
人工智能技术资讯2021-05-04 |传智教育 |什么是线性回归
聚类算法是一种典型的无监督学习算法,主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。在聚类算法中根据样本之间的相似性,将样本划分到不同的类别中,对于不同的相似度计算方法,会得到不同的聚类结果,常用的相似度计算方法有欧式距离法。 查看全文>>
人工智能技术资讯2021-04-30 |传智教育 |什么是聚类算法
什么是boosting?随着学习的积累从弱到强,简而言之:每新加入一个弱学习器,整体能力就会得到提升。代表算法:Adaboost,GBDT,XGBoost。 查看全文>>
人工智能技术资讯2021-04-30 |传智教育 |boosting集成原理
集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型,各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测,因此优于任何一个单分类的做出预测。 查看全文>>
人工智能技术资讯2021-04-30 |传智教育 |什么是集成学习
K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法,这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法, 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法。 查看全文>>
人工智能技术资讯2021-04-28 |传智教育 |K-近邻算法(KNN)
2021年的春晚上,一首《牛起来》让人分不清电视屏幕上的刘德华到底有没有到现场,众多节目酷炫的舞台效果,将科技体现得淋漓尽致。春晚中出现的人工智能产品只是行业中的“冰山一角”,2020年一场疫情让很多行业陷入停滞状态,但是人工智能却在2020年蓬勃发展。 查看全文>>
人工智能学科动态2021-02-22 |传智教育 |AI人工智能,科技生活,央视春晚,科技春晚
KNN算法主要是用于解决监督学习中的分类问题;其数据集是由特征值和目标值组成,使用的数据是已经标记过的数据;KNN算法是一种懒惰算法,没有明显的前期训练过程;里面的K值表示把这个样本点分到哪个类别的参考数据点 查看全文>>
人工智能常见问题2020-09-21 |传智播客 |KNN和k-means聚类有什么不同