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问题解答#xff1a;
监督学习方法常见的比较多#xff1a; 线性回归#xff08;Linear Regression#xff09;#xff1a; 用于回归问…问题描述最近面试某些公司算法岗看到一道简答题让你举例熟悉的监督学习方法和非监督学习方法。
问题解答
监督学习方法常见的比较多 线性回归Linear Regression 用于回归问题预测连续数值输出。 逻辑回归Logistic Regression 用于分类问题预测二元或多元类别。 决策树Decision Trees 用于分类和回归问题通过树状结构进行预测。 随机森林Random Forests 基于决策树的集成方法用于分类和回归。 支持向量机Support Vector MachinesSVM 用于分类和回归问题通过找到最优超平面进行预测。 K近邻算法K-Nearest NeighborsKNN 用于分类和回归问题通过邻近点的投票来进行预测。 朴素贝叶斯Naive Bayes 用于分类问题基于贝叶斯定理进行预测。 神经网络Neural Networks 深度学习方法用于各种分类和回归问题。 梯度提升树Gradient Boosting Trees 一类强大的集成方法如Adaboost和XGBoost。
监督学习方法不太常见 聚类Clustering 包括K均值聚类、层次聚类等用于将数据集中的样本划分为不同的组别。 主成分分析Principal Component AnalysisPCA 用于降维和特征提取帮助理解数据的结构。 独立成分分析Independent Component AnalysisICA 用于盲源分离和信号处理。 自编码器Autoencoders 用于学习数据的低维表示通常用于特征学习。 关联规则挖掘Association Rule Mining 用于发现数据中的频繁项集和关联规则。 异常检测Anomaly Detection 用于识别不寻常或异常的数据点。 生成对抗网络Generative Adversarial NetworksGANs 用于生成新的数据样本如图像、文本等。 流形学习Manifold Learning 用于学习数据的低维流形结构如Isomap、LLE等。
