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2022-04-03
机器学习算法中基于核的算法是什么呀？
基于核的算法是将输入数据映射到一个高阶的向量空间，在高阶向量空间里，有些分类或者回 归问题能够更容易地解决。赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-03
机器学习算法中K近邻算法的工作原理是什么啊？
训练数据：每条数据都有标签（知道所属的类），一个标签代表一类。 测试数据：把新数据（无标签）的每一个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后提取 与训练数据集最相似的（最邻近）的分类标签。 最后提取样本数据集中前K个最相似的数据（kNN的出处）和K 一般小于20的整数。在K个数 据中，出现最多的标签作为该数据的标签。赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-03
机器学习算法中LDA对于单个输入变量包括哪些？
机器学习算法中LDA对于单个输入变量包括每类的平均值和跨所有类别计算的方差。赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-03
机器学习算法中K近邻算法的识别步骤是什么呢？
具体的识别步骤包括： 1、计算样本数据中的点与当前点之间的距离 2、算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签 3、确定前k个点所在类别的出现频率. 一般只选择样本数据集中前k个最相似的数据 4、k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数 5、返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分类赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-03
机器模拟算法中什么是机器学习啊？
专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知 识结构使之不断改善自身的性能。赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-02
模拟算法中机器学习的目的是什么呢？
机器学习的一个主要目的，就是把人类思考归纳经验的过程，转化为计算机通过对数据的处理 计算得出模型的过程。赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-02
机器算法中的回归算法是什么呀？
回归算法就可以理解是研究不同变量相关关系的一个机器学习算法。赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-02
模拟算法中常见的回归算法有哪些呢？
Ordinary Least Squares Regression (OLSR) Linear Regression Logistic Regression Stepwise Regression Locally Estimated Scatterplot Smoothing (LOESS) Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-02
模拟算法中二分类因变量的分析引入非线性函数需满足哪些条件呢？
事件发生的概率p（）与之间的非线性函数是单调函数，有良好的连续性，无断点 该非线性函数的值域即事件发生的概率p（）为（0,1） 该非线性函数的定义域即自变量的取值为(-∞，+∞)赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-02
模拟算法中的模拟过程是什么啊？
1、读题。读懂题目的意思，要知道题目想做什么。 2、建模。利用什么样的数据结构来实现。 3、代码实现。写出代码框架。 4、调试、优化。赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-02
模拟算法中常见的机器学习算法有哪些？
1.线性回归 (Linear Regression) 2.逻辑回归 (Logistic Regression) 3.决策树 (Decision Tree) 4.支持向量机（SVM） 5.朴素贝叶斯 (Naive Bayes) 6.K邻近算法（KNN） 7.K-均值算法（K-means） 8.随机森林 (Random Forest) 9.降低维度算法（Dimensionality Reduction Algorithms） 10.Gradient Boost和Adaboost算法赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-02
模拟算法中Logistic函数方程是什么？
18世纪末在研究人口变化的时候，发现人口变化率和人口基数成正比，即有：=r*N(t) 其 中N（t）表示t时刻的人口总数，r是常数表示变化率。 解该微分方程有：N(t)=，为初始值，单调递增，数目无限增长。 皮埃尔-弗朗索瓦-魏吕乐修正了该模型： =r*N(t) *（1-），K也是常数，表示系统容量 上式即为Logistic方程。随着N(t)随时间的增长并不断接近系统的容量K，N(t)的增长 率是逐渐减小的。 令f(t)=，整理后的得到： =rf(1-f) 解：f(t)= 令=，r=1： f(t)==赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-02
模拟算法中常见的基于核的算法包括哪些呢？
常见的基于核的算法包括： 支持向量机（Support Vector Machine， SVM），径向基 函数（Radial Basis Function， RBF)， 以及线性判别分析（Linear Discriminate Analysis，LDA)等。赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-02
机器学习算法中贝叶斯方法指的是什么啊？
贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-02
机器算法中贝叶斯算法中常见的算法包括哪些？
常见算法包括： 朴素贝叶斯算法， 平均单依赖估计（Averaged One-Dependence Estimators，AODE） ， 以及 Bayesian Belief Network（BBN） 。赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-02
机器学习算法中关联规则学习是什么呀？
关联规则学习通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则，来找出大多元数据集中有用联规 则常见算法包括 Apriori 算法和 Ec t 算法等。赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-02
机器学习算法中常见的分类变量包括哪些呢？它们之间有什么区别？
有序变量 :没有数量关系 ，但是有次序关系。 比如:年龄层次、 收入等级、客户级别等 名义变量:既无等级关系，也无数量关系。比如:性别、天气、职业等赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-02
机器学习算法中分类变量是什么呀？
分类变量又称定性变量、离散型变量，观测的个体只能属于几种互不相容的类别中的一种,一 般用非数字来表达其类别，这种数据被称为分类变量。与之相对的是连续变量,即定量变量,是 由测量、计数或者统计等得到,这些变量具有数值特征。赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-02
机器学习算法中回归函数应该采用什么曲线？其函数形式是什么样的呢？
回归函数改用范围在[0,1]之间的连续曲线，常用的为： Logisitic 函数,即f(x)= ex /1+ex=1/ 1+e-x次方赞0 踩0 评论0 -
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2022-04-02
机器学习算法中因变量为分类变量会出现哪些问题呀？
1、误差项非正态分布:误差分布为两点型离散分布，不是正态分布 2、误差项零均值异方差:均值为0 ,误差的方差依赖于自变量，会随着自变量的不同水平而变 化,是异方差赞0 踩0 评论0
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