機器學習算法總結及優缺點介紹
思考：可以從下面幾個方面來看你要選擇哪個算法比較合適： 訓練樣本的數量 特征空間的維數 我是否期望問題是【線性可分離】的嗎？（線性可分離就是指不同類問題在圖中用直線能完全分開） 特征是否是獨立的 希望特征與目標變量是【線性可分離】的嗎？ 過度擬合是否將成為一個問題？ 系統在速度 ...
原文：機器學習算法的優點和缺點總結
機器學習算法的優點和缺點總結 .正則化算法 Regularization Algorithms 它是另一種方法 通常是回歸方法 的拓展，這種方法會基於模型復雜性對其進行懲罰，它喜歡相對簡單能夠更好的泛化的模型。 例子： 嶺回歸 Ridge Regression 最小絕對收縮與選擇算子 LASSO GLASSO 彈性網絡 Elastic Net 最小角回歸 Least Angle Regressio ...
2020-05-04 14:42 0 1010 推薦指數：
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