人工智能的常用十种算法_人工智能 决策算法-程序员宅基地

                      
               

1. 决策树

根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可以根据这棵树上的问题,将数据划分到合适的叶子上。

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2. 随机森林

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在源数据中随机选取数据,组成几个子集

S 矩阵是源数据,有 1-N 条数据,A B C 是feature,最后一列C是类别

由 S 随机生成 M 个子矩阵

这 M 个子集得到 M 个决策树

将新数据投入到这 M 个树中,得到 M 个分类结果,计数看预测成哪一类的数目最多,就将此类别作为最后的预测结果

3. 逻辑回归

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当预测目标是概率这样的,值域需要满足大于等于0,小于等于1的,这个时候单纯的线性模型是做不到的,因为在定义域不在某个范围之内时,值域也超出了规定区间。

所以此时需要这样的形状的模型会比较好

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