機器學習演算法選擇

機器學習是一門開發演算法和統計模型的科學，這些算法和模型可以讓電腦系統根據模式和推理來執行任務，而不需要由人類輸入精確的指令。電腦系統使用機器學習演算法處理 ...

挑選合適的演算法 · 一、定義問題和蒐集資料 · 二、選擇合適的演算法種類 · 三之一、選擇一個演算法（快速版） · 三之二、選擇一個的演算法（深入版） · 譯註.

2023年10月21日 — 常見的演算法及其商業應用 · 線性迴歸(Linear Regression) · 邏輯迴歸(Logistic Regression​​) · 單純貝氏​​(Naive Bayes​​) · 決策樹​​(Decision Tree​).

2021年11月9日 — 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 ...

機器學習演算法是一段程式碼，可協助使用者探索、分析並尋找複雜資料集中的意義。每種演算法都是一組有限的明確逐步指示，可讓電腦遵循，以達成特定目標。在機器學習模型中 ...

4 天前 — ... 選擇機器學習演算法時，請記住其他需求。 以下是需要考慮的其他因素，例如精確度、定型時間、線性性、參數數目和特徵數目。 機器學習演算法的比較. 某 ...

2021年8月11日 — 圖解最常用的10個機器學習演算法！ · 01 線性迴歸 · 02 邏輯迴歸 · 03 線性判別分析 · 04 分類和迴歸樹 · 05 樸素貝葉斯 · 06 K近鄰 · 07 學習向量量化 · 08 支援 ...

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 ...

2021年9月18日 — 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.正規化方法: · 4.決策樹學習: · 5. 貝 ...

2017年5月25日 — 這張機器學習算法小抄表幫助你從各種機器學習算法中完成選擇，以找到適合你的具體問題的算法。本文將詳細介紹如何使用這份小抄表。 由於該小抄表是專為 ...