机器学习算法总结及优缺点介绍
思考：可以从下面几个方面来看你要选择哪个算法比较合适： 训练样本的数量 特征空间的维数 我是否期望问题是【线性可分离】的吗？（线性可分离就是指不同类问题在图中用直线能完全分开） 特征是否是独立的 希望特征与目标变量是【线性可分离】的吗？ 过度拟合是否将成为一个问题？ 系统在速度 ...
原文：机器学习算法的优点和缺点总结
机器学习算法的优点和缺点总结 .正则化算法 Regularization Algorithms 它是另一种方法 通常是回归方法 的拓展，这种方法会基于模型复杂性对其进行惩罚，它喜欢相对简单能够更好的泛化的模型。 例子： 岭回归 Ridge Regression 最小绝对收缩与选择算子 LASSO GLASSO 弹性网络 Elastic Net 最小角回归 Least Angle Regressio ...
2020-05-04 14:42 0 1010 推荐指数：
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