机器学习新手必学十大算法指南

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预测建模

在机器学习含有某种“无免费午餐(NFL)”的定理。简而言之,它指出越来越 任何另一一有有另一个算法可不都要适用于每个什么的问题,尤其是与监督学习相关的。

然而,有有哪些也有另一一有有另一个同時 的原则,那却说所有监督机器学习算法也有预测建模的基础。

然后 ,你应该尝试多种不同的算法来出理 什么的问题,同時 都要使用“测试集”对不同算法进行评估,并选出最优者。

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)。这是另一一有有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)。

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,越来越 下面来为亲戚亲戚你们介绍数据科学家最常使用的10种机器学习算法。

最常见的机器学习最好的办法是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。