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北大公开课-人工智能基础 66 机器学习的模型之逻辑模型

2023-04-06 09:14 作者:朝朝暮暮1895  | 我要投稿




在机器学习中,逻辑模型通常指逻辑回归模型。逻辑回归是一种广泛使用的分类算法,它使用逻辑函数将输入特征映射到一个概率值,该概率值表示输入特征属于某个类别的概率。逻辑回归模型是一种线性模型,它使用最大似然估计来学习模型参数。除了逻辑回归,还有其他许多机器学习模型,例如支持向量机、决策树、随机森林等等。


关联规则是指形如 X→Y 的蕴含表达式,其中 X 和 Y 是不相交的项集。在机器学习中,关联规则通常用于挖掘数据集中的频繁项集,以发现数据集中的有趣关系。例如,在超市购物数据中,可以使用关联规则来发现哪些商品经常一起购买,以便超市可以更好地组织商品陈列和促销活动。


决策树是一种预测模型,代表的是对象属性与对象值之间的映射关系。在逻辑模型中,决策树是一种常用的分类算法。决策树的每个节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果。决策树算法通常包括三个步骤:特征选择、决策树生成和决策树剪枝。



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