机器学习算法归类与汇总

算法是解决特定问题的方法和步骤，它可以根据问题的不同性质和解决思路进行分类。1. 排序算法 (Sorting Algorithms) 2. 查找算法 (Search Algorithms) 3. 图算法 (Graph Algorithms) 4. 动态规划 (Dynamic Programming) 5. 贪心算法 (Greedy Algorithms) 6. 分治算法 (Divide and Conquer) 7. 回溯算法 (Backtracking) 8. 字符串匹配算法 (String Matchi

算法的简单归类–看完这些顿时感觉算法不再那么神秘了 无论是机器学习、模式识别、数据挖掘、统计学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理都涉及到算法。 1.树：决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的

　　算法的选择是培养个人程序设计能力的重要一环，在实际问题中往往可以用多个算法来解决，但是要找到最佳的解决算法也是一项极难的挑战。（传送门 ↓） 　　◉ 分治法：拆解问题，逐一解决。 　　◉ 递归法：自己调用自己。 　　◉ 贪心法：只顾当前的最佳。 　　◉ 动态规划法：不重复计算。 　　◉ 回溯法：及时回到正确的路。 1.1 分治法 　　1.1.1 分治法概念 　　在...

1. 线性回归 线性回归可能是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。 由于预测建模主要关注最小化模型的误差，或者以可解释性为代价来做出最准确的预测。 我们会从许多不同领域借用、重用和盗用算法，其中涉及一些统计学知识。 线性回归用一个等式表示，通过找到输入变量的特定权重（B），来描述输入变量（x）与输出变量（y）之间的线性关系。   Linear Regression 举例：...

机器学习算法类型 机器学习算法分类 1. 监督学习(Supervised Learning) 2.无监督学习(Unsupervised Learning) 3.强化学习(Reinforcement Learning) 4.神经网络与深度学习(Neural Networks and DeepLearning) 5.集成学习(Ensemble Learning) ...

机器学习算法整理* 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39303465/article/details/79176075 1.监督式学习 监督式学习算法包括一个目标变量(也就是因变量)和用来预测目标变量的预测变量(相当于自变量).通过这些变量,我们可以搭建一个模型,从而对于一个自变量,我们可以得到对应的因变量.重复训练这个模型,直到它能在训练数据集上达到理想的准确率 属于监督式学习的算法有:回归模型,决策树,随机森林,K近邻算法,逻辑回归等算法 2.无监督式算法 无监督式学习不同的

在构造数据集的时候，要注意做好数据的清洗和标注，一个高质量的数据集往往能够提高模型训练的质量和预测的准确率。模型的选择、构建很重要，训练数据对模型也是非常重要的，在改变模型架构来尝试提高模型预测准确率的同时，也需要注意提高输入数据的质量，同时也考虑增加输入数据的数量，看是否能够提高模型的预测效果。处理大量杂乱的功能是挑战的一部分。与您的保险代理人一起推理是您最不想花费时间或精力的地方，这就是为什么美国个人保险公司Allstate不断寻求新的想法来改善他们为他们所保护的超过1600万个家庭提供的理赔服务。

KMP算法不是我想出来的，搜索一下网上描述很多，这里会在最后引用一段描述，给出的仅仅是算法。而且你会惊奇的发现，这个算法简直就是动过小手术的一个算法的重载，这里写下就是方便你的记忆，下面开始：//++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++//                      

1、监督学习（输入数据均已标记）：回归、随机森林、神经网络、决策树、朴素贝叶斯 2、无监督学习（输入数据无需标记）：K-Means、PCA算法、Apriori、FPGrowth 3、半监督学习（输入标记和无标记都有）：自训练算法、多视角算法、图论法、半监督SVM、生成模型 4、强化学习（由环境信号训练模型）：SARSA、TD算法、Q算法学习、马尔可夫决策树 ...

1） .回归算法： 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。 回归算法是统计机器学习的利器。 常见的回归算法包括： 最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression） ， 逐步式回归（Stepwise Regression） ， 多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines） 以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothin

非确定性算法，这类算法在有限的时间内完成，但是得到的结果不是唯一的，存在多值性。回溯算法，在解决问题中，从可能的解中选择一个，如果发现并不是最优解，就放弃刚才的解，再从未搜索的选项中重新选择一条新的路径进行搜索。其他算法，如线性规划算法、简冰法（可能是一个特定领域的算法名称，非通用分类）等，这些算法根据它们的特定应用或思路进行分类。确定性算法，这类算法在有限的时间内完成计算，得到的结果是惟一的，且经常取决于输入值。几何算法，用于解决几何问题的算法，如计算图形的面积、周长，判断点是否在图形内等。

综上，这些分类算法各有特点和适用场景，选择合适的算法通常取决于具体问题的性质、数据的特点以及所需的性能指标。此外，随着技术的发展，新的分类算法和改进方法也在不断出现，因此在选择分类算法时，应关注最新的研究和技术动态。它的核心思想是，一个样本的类别由它最近的K个邻居的类别决定。这些分类算法各有优缺点，选择合适的算法通常取决于具体问题的特点、数据的规模和性质以及计算资源等因素。这些算法涵盖了人工智能领域中常见的分类方式，每种算法都有其特定的应用场景和优缺点，选择时需根据具体任务需求和数据特性进行考量。

一、介绍 二、分类方式之...