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机器学习算法优缺点对比及选择(汇总篇)

发布时间:2019-02-03 21:39:20 所属栏目:经验 来源:数智物语
导读:副标题#e# 本文的目的,是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法。文中内容结合了个人在查阅资料过程中收集到的前人总结,同时添加了部分自身总结,在这里,依据实际使用中的经验,将对此类模型优缺点及选择详加讨论。 主要回顾下几个常用算法的适应场景及

通常情况下:【GBDT>=SVM>=RF>=Adaboost>=Other…】,现在深度学习很热门,很多领域都用到,它是以神经网络为基础的,目前笔者自己也在学习,只是理论知识不扎实,理解的不够深入,这里就不做介绍了,希望以后可以写一片抛砖引玉的文章。

算法固然重要,但好的数据却要优于好的算法,设计优良特征是大有裨益的。假如你有一个超大数据集,那么无论你使用哪种算法可能对分类性能都没太大影响(此时就可以根据速度和易用性来进行抉择)。

(编辑:宁德站长网)

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