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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>機(jī)器學(xué)習(xí)的一些代碼示例合集

      機(jī)器學(xué)習(xí)的一些代碼示例合集

      2020-04-29 | pdf | 0.22 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      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。

      　　線性模型

      　　非?？煽康氖走x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

      　　只適用于分類問(wèn)題。比線性模型速度還快，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。

      　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      　　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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