2020年2月20日 星期四
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2025 09 08左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 訓練機器學習時,會運用到許多不同的機器學習演算法 大致將各種演算法分為 4 種類型: 1.監督式學習 2.非監督式學習 3.半監督式學習 4.強化式學習常見的監督式學習演算法有: 1.線性回歸法(Linear Regression) 2.隨機森林法(Random Forest) 3.單純貝氏分類器(Naive Bayes Classifier) 常見的非監督式學習演算法有: 1. K-平均算法(K-Means Cluctering) 2. 主成分分析(PCA) 3. t-分布隨機鄰近嵌入(t-SNE) 常見的半監督式學習演算法有: 1.生成式對抗網路(Generative adversarial networks) 2.自學習貝氏分類器(Self-trained Naive Bayes classifier) 常見的增強式學習演算法有: 1.Q 學習(Q-Learning) 2.蒙特卡洛學習(Monte-Carlo Learning) 3.SARSA (State–Action–Reward–State–Action)
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