自己根据先前确定的标准对数据进

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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 机器学习基于三种机器学习技术的 立陶宛电话号码 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。



因此计算机系统训练行分类。监督学习算法包括回归算法分类算法和支持向量机。 .无监督学习 相反无监督学习涉及在未标记的数据上训练模型。这意味着计算机系统将在没有任何指示的情况下分析数据并寻找可能的重复模式。然后根据系统本身建立的标准对数据进行分类。无监督算法有聚类算法关联算法和降维算法。 . 强化学习 在强化学习的情况下算法将通过训练来学习以实现特定目标。