機器學習演算法比較

電腦系統使用ML 演算法來處理大量資料、識別資料模式，並預測未知或新案例的準確結果。深度學習是ML 的一個子集，它使用以人類大腦為模型的特定演算法結構，稱為神經網路。

監督式和非監督式機器學習(ML) 是ML 演算法的兩個類別。ML 演算法處理大量歷史資料，以透過推論來識別資料模式。 監督式學習演算法訓練範例資料，以指定演算法的輸入和 ...

挑選機器學習的演算法（machine learning algorithm）就和挑鞋一樣，我們不會只考慮 ... 但讀者或許會想多做一點功課，藉由閱讀評論、比較重量和材質、並多試試幾個款式 ...

機器學習是人工智慧的子集，可自動讓機器或系統從經驗中學習並改善。機器學習不是使用明確程式設計，而是利用演算法來分析大量資料、從深入分析資訊中學習，然後做出明智的 ...

回顧之前文章提到的監督式與非監督式學習，兩者最大的差異在於資料是否預先被標註；如果有，則可說這個題目屬於監督式學習。演算法會由標註好的訓練資料學習並建構模型，以 ...

本文針對機器學習新手簡述資料科學家經常使用的幾個演算法的基本概念，並比較其中幾項差異與優缺點。 迴歸的演算法. 線性迴歸Linear Regression、多項式迴歸Polynomial ...

2021年9月18日 — 機器學習中常見的10種演算法 · 1. 線性回歸演算法: 線性迴歸(Linear Regression)演算法屬於有監督的迴歸(Regression)學習演算法。 · 2. 分類演算法 · 3.正規 ...

2021年12月1日 — 深度學習中使用的演算法類型: · 卷積神經網路（CNN） · 長短期記憶網路(LSTM) · 遞迴神經網路(RNN) · 生成對抗網路（GAN） · 徑向基函數網路（RBFN） · 多層感知 ...

2023年12月6日 — 商務案例和機器學習演算法速查表 · 機器學習演算法的比較 · 資料科學案例的需求 · 準確率 · 定型時間 · 線性 · 參數數目 · 功能數目 ...

2023年9月22日 — 機器學習是一種人工智慧的應用，透過演算法剖析資料、吸收資料內容，然後將學習到的資訊與知識套用到當下情況，以做出明智完善的決定。 簡單來說，隨選 ...