进修！呆板进修算法优弱点综述
发布时间：2020-06-19 03:07:23 所属栏目：创业 来源：站长网
导读：副问题#e# 正则化算法（Regularization Algorithms） 集成算法（Ensemble Algorithms） 决定树算法（Decision Tree Algorithm） 回归（Regression） 人工神经收集（Artificial Neural Network） 深度进修（Deep Learning） 支持向量机（Support Vector Mach
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Apriori 算法（Apriori algorithm） Eclat 算法（Eclat algorithm） FP-growth 图模子（Graphical Models）
图模子或概率图模子（PGM/probabilistic graphical model）是一种概率模子，一个图（graph）可以通过其暗示随机变量之间的前提依靠布局（conditional dependence structure）。 例子： 贝叶斯收集（Bayesian network） 马尔可夫随机域（Markov random field） 链图（Chain Graphs） 祖先图（Ancestral graph） 利益： 模子清楚，能被直观地领略 弱点： 确定其依靠的拓扑很坚苦，偶然辰也很恍惚
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