機器學習分類演算法、機器學習模型選擇、機器學習演算法選擇在PTT/mobile01評價與討論，在ptt社群跟網路上大家這樣說

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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 ...

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 支援向量機.

另外，也有以分類器為趨型的迴歸樹（以決策樹為雛形）、SVR（Support Vector Regression，以SVM 為雛形），能夠處理非線性的資料。一般在操作慣例上會移除掉相關度非常高 ...

而不同演算法也會使用不同方式來分析資料，通常依據使用何種機器學習技術來分組，有四種學習方式：監督式學習、非監督式學習、半監督式學習和增強式學習。

說到分類演算法，相信學過機器學習的人都能講出一兩個。可是，你能夠如數家珍地說出所有常用的分類演算法，以及他們的特徵、優缺點嗎？

常見的演算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging）， AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進機（Gradient ...

這也讓此演算法的速度非常之快，適合建立實時的預測模型。通過社群媒體做語法分析來判斷市場對於產品的感知為何; 建立垃圾郵件的分類器; 通過資料採礦來 ...

學習演算法 ... 學習演算法的任務是學習模型的權重。權重說明模型所學習的模式反映資料中實際關係的可能性。學習演算法由損失函數和最佳化技術組成。損失是當ML 模型提供的預 ...

機器學習演算法大致上可以分為三類：監督式學習（Supervised learning）、非監督式學習（Unsupervised learning）與 ...

分類演算法理論-傳統演算法. 玩轉資料與機器學習-以自然語言處理為例系列第27 篇 ... 不過說實話，他也有個瓶頸，就是絕大多數的分類演算法無法解決連續變數的問題。