监督学习方法举例(简述监督学的方法)

学习方法 2025-10-17 13:56语文学习方法www.ettschool.cn

1. 分类方法

  • 逻辑回归:用于二分类问题
  • 决策树:基于特征划分的树形结构
  • 支持向量机(SVM):通过最优超平面进行分类
  • 朴素贝叶斯:基于贝叶斯定理的概率分类器
  • 2. 回归方法

  • 线性回归:建立线性关系模型
  • 多项式回归:拟合非线性关系
  • 岭回归:解决多重共线性的回归方法
  • 3. 集成方法

  • 随机森林:多棵决策树的集成
  • 梯度提升树(如XGBoost):迭代优化模型
  • Bagging:通过自助采样构建多个模型
  • 4. 神经网络

  • 前馈神经网络:基础神经网络结构
  • 卷积神经网络(CNN):擅长处理图像数据
  • 循环神经网络(RNN):处理序列数据
  • 这些方法都需要标记好的训练数据,通过学习输入特征与输出标签之间的映射关系来构建预测模型。

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