機器學習十大算法？一、決策樹二、隨機森林算法三、邏輯回歸四、SVM五、樸素貝葉斯六、K最近鄰算法七、K均值算法八、Adaboost算法九、神經(jīng)網(wǎng)絡十、馬爾可夫貝葉斯算法的特點？(1)樸實貝葉斯模型發(fā)源

機器學習十大算法？

一、決策樹

二、隨機森林算法

三、邏輯回歸

四、SVM

五、樸素貝葉斯

六、K最近鄰算法

七、K均值算法

八、Adaboost算法

九、神經(jīng)網(wǎng)絡

十、馬爾可夫

貝葉斯算法的特點？

(1)樸實貝葉斯模型發(fā)源于古典的數(shù)學理論，具體分類效率比較很穩(wěn)定。

(2)對小規(guī)模戰(zhàn)爭的數(shù)據(jù)表現(xiàn)非常好，都能夠主要是用于多分類任務的處理，比較適合增量式訓練，尤其是在數(shù)據(jù)量超出內存的情況下，能夠一批批的去增量訓練。

(3)算法簡單，對缺乏數(shù)據(jù)不太皮膚。

希望幫到你。

浙大人工智能專業(yè)今年開始招生，AI專業(yè)將如何發(fā)展？

機器學習方向是最近幾年比較熱門行業(yè)的方向，一聲聲云計算和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，機器學習得到了比較廣泛的的關注和應用，在智慧醫(yī)療、智慧交通、智慧物流、自動駕駛等領域有大量的實現(xiàn)機器學習的從空中落下項目。目前科技公司對機器學習領域的人才求賢若渴，具體方向的研究生待遇也比較比較高，因此最近一兩年報考機器學習方向的研究生也很多。很多報考機器學習方向的研究生并到底在進組之前要擁有哪些知識結構。

機器學習的目的簡單點說那就是從一堆凌亂無序的數(shù)據(jù)中可以找到背后的規(guī)律，一般的機器學習步驟除了數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、算法設計、算法實現(xiàn)程序、算法訓練、算法驗證和算法應用等。與大數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)為中心有所不同，機器學習以數(shù)據(jù)為基礎，以算法為中心，以應用為目的。例如以機器學習為基礎的智慧輔助診療項目，基礎是大量的歷史病例資料，然后把或者的算法提出當前病人的參考治療方案，而這個方案會給醫(yī)生很多專業(yè)的建議，方便啊醫(yī)生提出治療方案。的的的應用有自動駕駛等場景的應用。

了解了機器學習的目的和操作步驟，下面我就能介紹一下不需要做哪些知識儲備。機器學習的核心是算法設計，所以我這對機器學習方向的研究生來說，必須做好的知識儲備那是算法設計與分析。在進項目組之前知道一點最常見的一種的機器學習算法是更加有必要的，.例如像支持向量機、進入虛空、樸實貝葉斯、決策樹、Apriori等比較普遍算法。另要比較熟練在用一門編程語言，這里比較好幫我推薦不使用Python語言。Python語言比較比較簡單易學，另在機器學習領域使用Python做算法利用也非常普遍，大部分機器學習項目都需要Python匯編語言。

必須會從機器人與數(shù)據(jù)挖掘為切人口，未來再次出現(xiàn)硬件軟件的融合化道路。