有哪些类型的监督学习算法?
监督学习算法可以大致分为两种:回归和分类.这些算法可以根据他们的方法和模型架构进一步分类. 以下是一些最受欢迎的监督学习算法: 1.线性回归:一种用于建模依赖变量和一个或多个独立变量之间的线性关系的统计方法. 2.物流回归:一种用于预测事件发生的概率的回归分析. 3.决策树:一种用于分类和回归的非参数机器学习方法. 4.天真:一种基于Bayes定理的分类技术,它假设独立的弱点. 5.最近邻居 (k-N):一种用于对依赖变量和一个或多个独立变量之间的线性关系的统计方法. 6.基于森林的类似原理. 6.随机回归:一种用于预测事件发生的概率的回归分析. 8.决策树:一种用于分类和回归的非参数机器学习方法. 7.无知:一种基于Bayes定理的分类技术,它假设独立的弱点. 5.最近邻居 (k-N):一种基于人类类别和数组的不参数机学习算法,可能需要基于类似的分类原理. 7.AVM 基于各种类别的分类方法,并进行两种分类,并进行两种类,并进行两种类,并尝试改善其最佳性能. 7.AVM 基于双重组,并进行两种类,并对两种类,并组组组组组. AVM 提供了各种类,并组合了各种类,并组合了不同的类,并组合了不同的类,并组合了不同的类,并组合了不同的类,并组合了不同的类,并组合了不同的类,并组合了不同的类,并组合了不同的类.