机器学习预测算法的选择

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。

贪心算法的基本思路

贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度，每一步都要确保能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据，他的选取应该满足局部优化的条件。若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时，就不把该数据添加到部分解中，直到把所有数据枚举完，或者不能再添加算法停止。

卡尔曼滤波算法的功能是什么

卡尔曼滤波是用来进行数据滤波用的，就是把含噪声的数据进行处理之后得出相对真值。卡尔曼滤波也可进行系统辨识。卡尔曼滤波一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。