回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点
回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点 2017-05-20 13:56:14 机器学习 数学 3 0 0 在本教程中，做者对现代机器学习算法进行一次简要的实战梳理。虽然相似的总结有不少，可是它们都没有真正解释清楚每一个算法在实践中的好坏，而这正是本篇梳理但愿完成的。所以本文力图基于实践中的经验，讨论每一个算法的优缺点。而机器之心也在文末给出了这些算法的具体实现
相关文章
- 1. 回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点
- 2. 回归，分类与聚类：三个方向分析机器学习
- 3. 机器学习与回归类算法
- 4. AI学习---回归和聚类算法
- 5. 机器学习---分类、回归、聚类、降维的区别
- 6. 机器学习-分类与回归
- 7. 机器学习（2）回归与分类
- 8. 2.机器学习四大任务：回归、分类、聚类与降维
- 9. 机器学习——降维、聚类、分类、回归
- 10. 【机器学习】聚类算法：层次聚类、K-means聚类
- 更多相关文章...
- • MySQL的优势（优点） - MySQL教程
- • PHP 标量类型与返回值类型声明 - PHP 7 新特性
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • 算法总结-回溯法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
