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哪种机器学习算法适合您?
您有数据和应用程序,但您应该首先尝试哪种算法?无论你选择什么,都有权衡;以下是一些基本原则,让您开始学习。
数据集集合
训练速度
可解释性
调谐
数据集的大小
下载备忘单
算法对数据集的大小非常敏感。虽然没有绝对规则规定对于小于50 MB或大于1 TB的数据集应使用哪种算法,但在给定数据量且假设样本数据集平衡的情况下,您可能希望从以下算法开始。
小的
小的
决策树
线性模型(包括逻辑回归和线性判别)
小的
小的
决策树
线性模型(包括Logisting回归线性判别)
中等的
中等的
(非线性)支持向量机
天真的贝叶斯
近邻
神经网络(浅层)
中等的
中等的
(非线性)支持向量机
朴素贝叶斯
近邻
神经网络(浅层)
大的
大的
深网
合奏
大的
大的
深网
合奏
训练速度
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