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最初我們面對提出一個自己認為比較典型的問題，但是面臨各種算法的選擇適合不知道如何下手，這個時候應該怎么做呢？
那么我們尋找的策略從下面幾個問題出手：
1、數據的大小，占用的存儲空間；數據的質量，歸一化處理的難度和數據的分布情況；數據的性質就是數據所在行業中一般認可得參數和被忽略的隱含參數分類。
2、可用的計算時間，這個是計算復雜度和建模工程的時間耗散，計算復雜度是算法導論和計算機操作系統課程中的一章內容。
3、任務的緊迫性，如果做相關比賽或者要求可靠性比較高的問題，就用關鍵字組合的方法搜索相關文獻然后統計分析此類問題應該那個和現在所處的水平。
4、我們要對數據做那些操作，主要是特征和數據所屬行業。
即便是有經驗的數據科學家也不能分辨那種是算法在測試時候是表現最好的算法，我們并不提倡使用一種固定的算法但是我們希望提供一些指導根據明確的因素嘗試不同的算法
機器學習算法分辨表幫助您從各種機器學習算法中選擇適合您具體問題的算法。
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