监督学习方法有哪些(常见的监督学习方法)

冯斌妍
精选回答

监督学习是一种机器学习方法,通过从标记的训练数据中学习模型,然后将其应用于未标记的测试数据。以下是一些常见的监督学习方法:

监督学习方法有哪些(常见的监督学习方法)

  1. 决策树:决策树是一种基于树结构的分类和回归方法。它通过对特征进行分割,构建一棵树来预测目标变量的值。

  2. 朴素贝叶斯:朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它假设特征之间是独立的,并使用贝叶斯定理来计算给定特征条件下目标变量的概率。

  3. 逻辑回归:逻辑回归是一种用于二分类问题的线性模型。它通过将输入特征与权重相乘并应用一个非线性函数(如sigmoid函数)来预测目标变量的概率。

  4. 支持向量机:支持向量机是一种用于分类和回归问题的监督学习方法。它基于找到一个最优的超平面来将不同类别的数据分隔开。

  5. k近邻算法:k近邻算法是一种基于实例的学习方法。它通过计算测试样本与训练样本之间的距离,并选择与之最近的k个训练样本来预测目标变量的值。

  6. 神经网络:神经网络是一种模拟人脑神经元之间连接的学习算法。它通过多层神经元的组合和权重调整来进行分类和回归。

  7. 集成学习:集成学习是一种将多个弱学习器组合成一个强学习器的方法。常见的集成学习方法包括随机森林和梯度提升树。

这只是监督学习方法的一小部分,还有其他许多方法,如支持向量回归、多项式回归、随机森林等。选择适当的监督学习方法取决于问题的性质和数据的特征。

Corson科森 2024-06-07 12:55:05

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