什么是機器學習？
機器學習是計算機利用已有的數(shù)據(jù)(經(jīng)驗)得出了某種模型，并利用這些模型預測未來的一種方法。這個過程其實與人的學習過程極為相似，只不過機器是一個可以進行大維度數(shù)據(jù)分析而且可以不知疲倦地學習的“怪獸”而已。

具體的機器學習過程如下：

由于每個模型有其特殊的需求，本文主要根據(jù)數(shù)據(jù)的類型、數(shù)據(jù)量以及應用業(yè)務場景的不 同將其分為分類、回歸、聚類、 降維、深度學習五大類，如下圖所示。 通過該圖結(jié)合生產(chǎn) 的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)量以及數(shù)據(jù)實現(xiàn)的目標從而有效的選擇需要的數(shù)據(jù)模型。

智能技術(shù)在制造業(yè)中的應用如下：

機器學習算法縱覽常見的機器學習算法：

產(chǎn)品視角的14種常見算法簡單總結(jié)

如何用線性回歸模型做數(shù)據(jù)分析？

決策樹

無監(jiān)督機器學習中，最常見4類聚類算法總結(jié) ：K-means聚類 Dbscan聚類

一文看懂貝葉斯定理及應用

機器學習算法應用場景實例六十則：本文整理了60個機器學習算法應用場景實例，含分類算法應用場景20個、回歸算法應用場景20個、聚類算法應用場景10個以及關(guān)聯(lián)規(guī)則應用場景10個。包含了天池、DataCastle、DataFountain中所有競賽場景。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习常用的算法整理：线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类、支持向量机、K-means聚类、决策树、随机森林以及常用的应用场景整理的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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