呆板进修算法优弱点对等到选择（汇总篇）
发布时间：2019-01-25 05:47:13 所属栏目：建站 来源：数智物语
导读：本文的目标，是务实、简捷地皮址一番当前呆板进修算法。文中内容团结了小我私人在查阅资料进程中网络到的前人总结，同时添加了部门自身总结，在这里，依据现实行使中的履历，将对此类模子优弱点及选择详加接头。 首要回首下几个常用算法的顺应场景及其优弱点！
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凡是环境下：【GBDT>=SVM>=RF>=Adaboost>=Other…】，此刻深度进修很热点，许多规模都用到，它是以神经收集为基本的，今朝笔者本身也在进修，只是理论常识不踏实，领略的不足深入，这里就不做先容了，但愿往后可以写一片抛砖引玉的文章。 算法当然重要，但好的数据却要优于好的算法，计划精良特性是大有裨益的。若是你有一个超大数据集，那么无论你行使哪种算法也许对分类机能都没太大影响（此时就可以按照速率和易用性来举办决议）。 （编辑：湖南网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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