机器学习模型及其算法的框架疑问

刚开始学机器学习,对其中的模型及其适用的算法,都有些没搞明白。。也努力去看了些文章,还是越高越迷糊。。求高手指点一二。。
我自己弄了下大致框架,就是想知道到底哪些模型,适用哪些算法?(这个神经网络,按正常分类,应该属于深度学习范畴的,到底属于生成法还是判别法,还是都不算?)
现在什么梯度下降法,极大似然估计,最小二乘法,核函数等,简直把我搞晕了。。
图片说明

1个回答

lz的采纳率偏低,如果问题解决,请及时采纳,这样才能更好更详细地回答lz的问题。

感知机可以理解为单层的神经网络
多层的神经网络叫做深度学习
决策树解决的是无非线性因素的分类
随机森林是多决策树
KNN是用最小距离法做聚类的
贝叶斯是根据先验概率去做统计的算法
马尔可夫可以理解为多个贝叶斯概率串起来解决状态转移的概率
支持向量机是利用线性算法去拟合分割平面的分类算法
逻辑回归解决的是连续型拟合(分类相当于离散型)
梯度下降并不是机器学习的算法,而是神经网络的反向传播算法,用来调整权重参数
最小二乘法也是类似的,它也是一种参数估计的算法
深度学习即可做生成(升维,解码),也可以做判别(或者叫分类,降维,编码)

lmw0320
lmw0320 回复caozhy: 不好意思,可能是我表达有误。我并没有别的意思,只是觉得有些回答不是很满意,所以就没有采纳。
12 个月之前 回复
caozhy
每个人都有一个梦才不会孤单的说话就有天堂 回复lmw0320: 你要觉得我回答得不好帮助不了你,你说一声就是了,以后不回答你还不行么
12 个月之前 回复
caozhy
每个人都有一个梦才不会孤单的说话就有天堂 回复lmw0320: 你要是有问题,完全也可以重新开问题提问,也不要你悬赏的
12 个月之前 回复
caozhy
每个人都有一个梦才不会孤单的说话就有天堂 再说了,无论是否采纳,追问我看见了都会追答的,能帮人就帮了。有时候消息延迟或者丢失没有及时看到,也不是说采纳了就不理你了。
12 个月之前 回复
caozhy
每个人都有一个梦才不会孤单的说话就有天堂 回复lmw0320: 你这么说让人挺不高兴的。本身也是无偿回答你的问题,也不欠你什么。搞得和网上购物一样,有意思么
12 个月之前 回复
lmw0320
lmw0320 回复szmk11: 没懂这个意思。。难道回答的结果不好,我也得采纳么??再说了,采纳完,还能回答问题么?
12 个月之前 回复
szmk11
szmk11 lz的采纳率偏低,如果问题解决,请及时采纳,这样才能更好更详细地回答lz的问题。
12 个月之前 回复
lmw0320
lmw0320 有没有一个类似我上传的图片那样的框架图,方便我对整个机器学习有个直观认识的呢?
12 个月之前 回复
lmw0320
lmw0320 我也不是不想采纳答案。。。提了14个问题,总共就5个人答复。。
12 个月之前 回复
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