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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>機器學習的一些代碼示例合集

      機器學習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)容詳細介紹的是機器學習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

      　　速度很快，不需要數(shù)據(jù)縮放，可以可視化，很容易解釋。

      　　隨機森林

      　　幾乎總是比單棵決策樹的表現(xiàn)要好，魯棒性很好，非常強大。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

      　　精度通常比隨機森林略高。與隨機森林相比，訓練速度更慢，但預測速度更快，需要的內(nèi)存也更少。比隨機森林需要更多的參數(shù)調(diào)節(jié)。

      　　支持向量機

      　　對于特征含義相似的中等大小的數(shù)據(jù)集很強大。需要數(shù)據(jù)縮放，對參數(shù)敏感。

      　　神經(jīng)網(wǎng)絡

      　　可以構(gòu)建非常復雜的模型，特別是對于大型數(shù)據(jù)集而言。對數(shù)據(jù)縮放敏感，對參數(shù)選取敏感。大型網(wǎng)絡需要很長的訓練時間。

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