將隱馬可夫模型 ( HMM,Hidden Markov Models ) 用於股票價格分析、語言建模、網站分析、生物學和網頁排名( PageRank)。
隱馬爾可夫模型( Hidden Markov Model, HMM )是關於學習序列( sequences )的。
很多對我們來說非常有用資料模型都是按順序排列的。股票價格是價格的序列 ; 語言是一系列詞彙 ; 信用評分涉及借款和還款的順序,我們可以使用這些順序來預測你是否要違約。總之,序列無處不在,能夠分析它們是資料科學工具箱中的一項重要技能。
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▌10個機器學習演算法全解說
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✅ 單純貝氏分類器:說明貝氏定理、最大似然率估計(Max Likelihood Estimation, MLE)
✅ 支援向量機:說明支援向量機的原理、內核函數的原理與好處、以及支援向量機的五大參數等..
✅ 決策樹:透過介紹兩種決策樹演算法:ID3 與 CART,說明決策樹分類的背後原理
✅ 隨機森林:說明隨機森林的原理、與四大優點:能處理大量低關連的屬性、對缺失資料抗性良好、能產生「統計不偏」的訓練集、對離群值抗性較佳
✅ K 平均集群法:解釋「何謂集群演算法」外,也介紹了 K-平均法(K-Means)的原理。透過介紹 「K-Means++ 演算法」與「群內平方和(WCSS)」,教大家如何選擇適合的「初始值」與「最佳 K 值」到底是多少
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