機器學習各類算法的優缺點
目錄 1.邏輯回歸 2.支持向量機 3.決策樹 4.KNN算法 5.朴素貝葉斯算法 6.隨機森林 7.AdaBoost算法 8.GBDT算法 9.XGBoost 10.人工神經網絡 1.邏輯回歸 二項logistic回歸模型是一種分類模型，由條件概率分布P(Y|X ...
原文：各種機器學習算法的優缺點（未完成）
.線性回歸 線性回歸是回歸任務最常用的算法。它最簡的形式，是用一個連續的超平面來擬合數據集 比如，當你僅有兩個變量時就用一條直線 。如果數據集內的變量存在線性關系，擬合程度就相當高。 在實踐中，簡單線性回歸通常會被其正則化形式 LASSO Ridge 及彈性網絡 所取代。正則化是對過多回歸系數所采取的一種避免過擬合的懲罰技巧，同時，懲罰的強度需要被平衡好。 線性回歸是回歸任務最常用的算法。它最簡 ...
2018-09-27 17:56 0 1471 推薦指數：
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