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机器学习预测算法的选择

更新时间：2023-05-21 06:39:53 来源：YIQ网

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1、机器学习预测算法的选择

监督学习算法：

1、分类：当数据用于预测分类变量时，监督学习也称为分类。当分配标签或指示符时，狗或猫分配给图像就是这种情况。当只有两个标签时，这被称为二进制分类。当有两类以上时，这些问题被称为多类分类；

2、回归：当预测连续值时，问题变成一个回归问题；

3、预测：这是基于过去和现在的数据来预测未来的过程。这是最常用的分析趋势。一个常见的例子可能是根据本年和前几年的销售额估计下一年的销售额。

2、为什么没有机器学习大牛进入金融行业

机器学习和统计很难隔离，排除传统统计方法是想知道现代机器学习方法在量化金融的应用，机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，主要使用归纳、综合而不是演绎，金融业指的是银行与相关资金合作社，还有保险业，除了工业性的经济行为外，其他的与经济相关的都是金融业，金融业是指经营金融商品的特殊行业，包括银行业、保险业、信托业、证券业和租赁业，两个行业的相关性较差。

3、怎么学习机器学习的应用

1、首先找一本机器学习相关书籍，简要过一遍基础概念。

2、如果对于遇到的数学概念不明白的，还需要补充高数、线性代数、概率论相关知识。

3、熟悉了基础概念之后，就可以到国际上的会议、期刊上寻找感兴趣的方向的论文了。

4、了解一个领域的最新研究，需要泛读大量文献。选择精读其中有借鉴意义的部分文章，然后找到作者主页（国际会议的文章作者一般都有个人主页），可以获取到代码，论文中往往也会提到数据集。获取到代码和数据集之后，就可以着手复现论文中的实验了。

5、在复现实验之中，你会加深了解到论文的优点和不足之处，也为以后自己的优化奠定了基础。

4、机器学习和人工智能的区别

1、人工智能

AI代表人工智能，智能定义知识智能的获取被定义为获取和应用知识的能力。

目的是增加成功的机会而不是准确性。

它可以作为一个完成智能工作的计算机程序。

目标是模拟自然智能以解决复杂问题。

AI是决策。

它导致开发一个模仿人类在某种情况下做出反应的系统。

AI将寻找最佳解决方案。

2、机器学习

ML代表机器学习，其被定义为知识或技能的获得。

目的是提高准确性，但不关心成功。

这是一个简单的概念机器，可以获取数据并从数据中学习。

目标是从某些任务的数据中学习，以最大限度地提高机器在此任务上的性能。

ML允许系统从数据中学习新东西。

它涉及创建自学习算法。

无论是否最佳，ML都会为此寻求解决方案。

本文标题：机器学习预测算法的选择
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