2018-11-06
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自己怎么选择合适的算法
必须考虑下面两个问题:
一、使用机器学习
算法的目的,想要算法完成何种任务,比如是预测明天下雨的概率还是对投票者按照兴趣分组;
二、需要分析或收集的数据是什么。
首先考虑使用机器学习算法的目的。如果想要预测目标变量的值,则可以选择监督学习算法,
否则可以选择无监督学习算法。确定选择监督学习算法之后,需要进一步确定目标变量类型,如
果目标变量是离散型,如是/否、 1/2/3、 A/B/C或者红/黄/黑等,则可以选择分类器算法;如果目
标变量是连续型的数值,如0.0~100.00、 999~999或者+∞~-∞等,则需要选择回归算法。
如果不想预测目标变量的值,则可以选择无监督学习算法。进一步分析是否需要将数据划分
为离散的组。如果这是唯一的需求,则使用聚类算法;如果还需要估计数据与每个分组的相似程
度,则需要使用密度估计算法。
在大多数情况下,上面给出的选择方法都能帮助读者选择恰当的机器学习算法,但这也并非
一成不变。






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