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李智的专栏

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机器学习&数据挖掘笔记_16（常见面试之机器学习算法思想简单梳理）

机器学习决策树神经网络深度学习人工智能

　　找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。

2019-05-26

4750

常用的机器学习算法比较

编程算法决策树线性回归腾讯云测试服务机器学习

机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。假如你在乎精度（accuracy）的话，最好的方法就是通过交叉验证（cross-validation）对各个算法一个个地进行测试，进行比较，然后调整参数确保每个算法达到最优解，最后选择最好的一个。但是如果你只是在寻找一个“足够好”的算法来解决你的问题，或者这里有些技巧可以参考，下面来分析下各个算法的优缺点，基于算法的优缺点，更易于我们去选择它。

2019-05-26

3300

决策树编程算法机器学习

其中，除以NN让我们能够以相同的基础对比不同大小的数据集，平方根确保了ERMSE_{RMS}与目标变量tt使用相同的规模和单位进行度量。

2018-08-03

5170

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