资料介绍
本文档的主要内容详细介绍的是机器学习的一些代码示例合集。
最近邻
适用于小型数据集,是很好的基准模型,很容易解释。
线性模型
非常可靠的首选算法,适用于非常大的数据集,也适用于高维数据。
朴素贝叶斯
只适用于分类问题。比线性模型速度还快,适用于非常大的数据集和高维数据。精度通常要低于线性模型。
决策树
速度很快,不需要数据缩放,可以可视化,很容易解释。
随机森林
几乎总是比单棵决策树的表现要好,鲁棒性很好,非常强大。不需要数据缩放。不适用于高维稀疏数据。
梯度提升决策树
精度通常比随机森林略高。与随机森林相比,训练速度更慢,但预测速度更快,需要的内存也更少。比随机森林需要更多的参数调节。
支持向量机
对于特征含义相似的中等大小的数据集很强大。需要数据缩放,对参数敏感。
可以构建非常复杂的模型,特别是对于大型数据集而言。对数据缩放敏感,对参数选取敏感。大型网络需要很长的训练时间。
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