感知器 仍然是当时最著名的算法。 机器内处理大量数据计算机系统依赖于算法。这些允许机器根据确定的基础或非确定的基础进行学习。机器学习中使用的算法有 线性或逻辑回归算法。 决策树。 聚类算法。 朴素贝叶斯分类算法。 关联算法。 降维算法。 神经网络。 回归算法 它们用于理解数据之间的关系无论是相关的还是独立的。根据比较的数据我们讨论线性逻辑回归或支持向量机算法。
决策树 它们允许根据
机密数据建立规则。他们通过问题来帮助做出决定这些问题的不同答案将导致最终结果。 聚类算法 这些算法涉及识别同质对象组并根据相似性收 美国电子邮件数据 集数据。在现有的聚类算法中我们特别发现 均值算法。 朴素贝叶斯算法 这是基于概率的。它根据先前的数据提供有关事件完成情况的统计数据。 关联算法 它们用于查找数据之间的链接。它们还允许您定义关联规则。 降维 这包括一组旨在减少训练数据中变量数量的技术。
因此它可以提高结果和
分析时间的效率。 神经网络 这是深度学习方法之一。这些算法以多层网络的形式呈现用于识别特定特征。 机器学习有哪 种类型 机器学习基于 馬來西亞電子郵件列表 三种机器学习技术的使用这些技术根据所使用的算法类型和数据量而有所不同。这 种类型的机器学习是 监督学习 无监督学习 强化学习 .监督学习 监督学习依赖于一组定义的数据。数据被标记这让机器学习模型知道要在该数据中寻找什么。
