人工智能--机器学习算法系列

1.定义 朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的监督学习算法，用于分类和概率推断。它基于一个简单的假设：特征之间相互独立（即一个特征的值不影响其他特征）。尽管这个假设在实际应用中通常不成立，但朴素贝叶斯

1.定义 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种广泛应用于模式识别、分类以及回归问题的监督学习算法。它属于一种监督学习模型，其基本思想是在特征空间中寻找一个最优的分

1.定义 在机器学习中，偏差（Bias）和方差（Variance）是评估模型泛化能力的重要概念。它们描述了模型在训练数据上的表现以及对新数据的适应能力。 偏差（Bias） ： 偏差是指模型的预测值与真

1.定义，意义和优缺点 定义: 神经网络算法是一种模仿人类大脑神经元之间连接方式的机器学习算法。通过多层神经元的组合和激活函数的非线性转换，神经网络能够学习数据的特征和模式，实现对复杂数据的建模和预测

温馨提醒:在阅读并理解前文1.线性回归的基础上再看本文会更容易理解 1.定义，目的以及作用 定义: 逻辑回归算法是一种用于解决分类问题的机器学习算法，尽管名字中包含"回归"一词，但实际上逻辑回归是一种

1.定义和目的 线性回归算法的目的是建立一个线性模型，用来描述自变量（输入特征）和因变量（输出）之间的关系。通过线性回归算法，我们可以预测因变量的值，基于给定的自变量。这种算法在许多领域都有着广泛的应