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电子发烧友网>电子资料下载>人工智能>机器学习的一些代码示例合集

机器学习的一些代码示例合集

2020-04-29 | pdf | 0.22 MB | 次下载 | 2积分

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。

  神经网络

  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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