这是一个创建于 2741 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
本文主要适用于初学者到中级数据科学家或分析师，他们有兴趣识别和应用机器学习算法来解决他们感兴趣的问题。
一个初学者面临各种机器学习算法的典型问题是“我应该使用哪种算法？”问题的答案取决于许多因素，包括：
数据的大小、质量和性质。 可用计算时间。 任务的紧迫性。 你想用数据做什么。 即使是经验丰富的数据科学家也不能在尝试不同的算法之前，判断哪种算法会最好。 我们并不是倡导一个一步到位的方法，但是我们希望首先根据一些明确的因素来提供一些尝试哪些算法的指导。 原文地址： https://yq.aliyun.com/articles/86632
 |
1
glasslion 2017-05-23 16:06:22 +08:00
通篇废话
|
 |
2
uuair 2017-05-23 16:42:58 +08:00
https://yqfile.alicdn.com/309439dee90dd521f0f0ef23096ed4787c0694a3.png
作者：Hui Li Dr. Hui Li 是 SAS 数据科学技术的首席科学家。 她目前的工作重点是 SAS Viya 的深度学习，认知计算和 SAS 推荐系统。 她获得杜克大学电气和计算机工程博士学位和硕士学位。 在加入 SAS 之前，她曾在杜克大学任研究科学家，并在 Signal Innovation Group，Inc.担任研究工程师。 她的研究兴趣包括机器学习，大型异构数据，协同过滤建议，贝叶斯统计建模和增强学习。 @glasslion 作者是女的。。。他没说这个 |
Select Language