機器學習算法選擇
各種機器學習的應用場景分別是什么？例如，k近鄰,貝葉斯，決策樹，svm，邏輯斯蒂回歸和最大熵模型。 k近鄰,貝葉斯，決策樹，svm，邏輯斯蒂回歸和最大熵模型,隱馬爾科夫，條件隨機場，adaboost，em 這些在一般工作中，分別用到的頻率多大？一般 ...
原文：機器學習的算法選擇
總而言之，我們可以通過問自己算法需要解決什么問題，進而發現算法的正確分類。 上面這張圖包含了一些我們還沒有討論的技術術語： 分類 Classification ：當數據被用來預測一個分類，監督學習也被稱為分類。這是一個例子當指定一張相作為 貓 或 狗 的圖片。當只有兩種選擇時，稱為二類 two class 或二項式分類 binomialclassification 。當有更多類別的時候，當我們預測 ...
2017-03-08 09:42 0 1525 推薦指數：
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