机器学习新手必学十大算法指南

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最常见的机器学习办法 是Y= f(X)的映射来预测新的X,这被称为预测建模或预测分析。

线性回归是统计学和机器学习中最著名和最容易理解的算法之一。

怎么让,你应该尝试多种不同的算法来正确处理那些的疑问,同需要要使用“测试集”对不同算法进行评估,并选出最优者。

对于渴望了解机器学习基础的机器学习新手来说这非常难,没办法 下面来为我们介绍数据科学家最常使用的10种机器学习算法。

机器学习算法包括目标函数(f),输入映射变量(X),生成输出变量(y):Y=f(X)。这是另另另另一个通用的学习任务,希望在给出新案例的输入变量(X)能预测出(Y)。

预测建模

然而,那些都另另另另一个多同時 的原则,那本来 所有监督机器学习算法全是 预测建模的基础。

在机器学习中有 本身“无免费午餐(NFL)”的定理。简而言之,它指出没办法 任何另另另另一个算法还里能 适用于每个那些的疑问,尤其是与监督学习相关的。