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本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是機(jī)器學(xué)習(xí)的一些代碼示例合集。
最近鄰
適用于小型數(shù)據(jù)集，是很好的基準(zhǔn)模型，很容易解釋。
線(xiàn)性模型
非常可靠的首選算法，適用于非常大的數(shù)據(jù)集，也適用于高維數(shù)據(jù)。
樸素貝葉斯
只適用于分類(lèi)問(wèn)題。比線(xiàn)性模型速度還快，適用于非常大的數(shù)據(jù)集和高維數(shù)據(jù)。精度通常要低于線(xiàn)性模型。
?
決策樹(shù)
速度很快，不需要數(shù)據(jù)縮放，可以可視化，很容易解釋。
隨機(jī)森林
幾乎總是比單棵決策樹(shù)的表現(xiàn)要好，魯棒性很好，非常強(qiáng)大。不需要數(shù)據(jù)縮放。不適用于高維稀疏數(shù)據(jù)。
梯度提升決策樹(shù)
精度通常比隨機(jī)森林略高。與隨機(jī)森林相比，訓(xùn)練速度更慢，但預(yù)測(cè)速度更快，需要的內(nèi)存也更少。比隨機(jī)森林需要更多的參數(shù)調(diào)節(jié)。
支持向量機(jī)
對(duì)于特征含義相似的中等大小的數(shù)據(jù)集很強(qiáng)大。需要數(shù)據(jù)縮放，對(duì)參數(shù)敏感。
可以構(gòu)建非常復(fù)雜的模型，特別是對(duì)于大型數(shù)據(jù)集而言。對(duì)數(shù)據(jù)縮放敏感，對(duì)參數(shù)選取敏感。大型網(wǎng)絡(luò)需要很長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間。
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