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AI產(chǎn)品經(jīng)理必懂算法,svm算法

【AI產(chǎn)品經(jīng)理必懂算法,svm算法】作為一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘工作者我來(lái)回答一下你!機(jī)器學(xué)習(xí)算法沒(méi)有什么好壞算法之分,存在即合理適合的才是最好的!目前通用的二元分類算法有不少,除了svm算法之外,有邏輯回歸算法,決策樹(shù),隨機(jī)森林,貝葉斯算法,這些算法都有自己的優(yōu)勢(shì) 。很多互聯(lián)網(wǎng)大公司比較喜歡深度學(xué)習(xí)算法是他們獲得的用戶數(shù)據(jù)都是數(shù)以億計(jì)的海量數(shù)據(jù),這是比較適合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法 。
對(duì)于二分類問(wèn)題,有哪些比svm好的機(jī)器學(xué)習(xí)算法?

AI產(chǎn)品經(jīng)理必懂算法,svm算法


作為一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘工作者我來(lái)回答一下你!機(jī)器學(xué)習(xí)算法沒(méi)有什么好壞算法之分,存在即合理適合的才是最好的!目前通用的二元分類算法有不少,除了svm算法之外,還有邏輯回歸算法,決策樹(shù),隨機(jī)森林,貝葉斯算法,這些算法都有自己的優(yōu)勢(shì) 。svm算法的確是一個(gè)很不錯(cuò)的算法,準(zhǔn)確度高,對(duì)小樣本也有不錯(cuò)的分類結(jié)果,但是有點(diǎn)耗費(fèi)計(jì)算性能,不怎么好解釋,有點(diǎn)像黑盒,邏輯回歸可能沒(méi)有支持向量機(jī)的準(zhǔn)確度高,但是也有優(yōu)勢(shì),比如通用,可解釋性好,這算是比較大的優(yōu)勢(shì)了,其他的諸如決策樹(shù)貝葉斯等,這些算法對(duì)隨機(jī)數(shù)據(jù)有很好的適用性,而且通俗易懂,比較好解釋!隨機(jī)森林更像是決策樹(shù)的高級(jí)封裝 。
既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以解決分類問(wèn)題,那SVM、決策樹(shù)這些算法還有什么意義呢?
AI產(chǎn)品經(jīng)理必懂算法,svm算法


要看你的數(shù)據(jù)量和樣本數(shù)量,不同的樣本數(shù)量和特征數(shù)據(jù)量適合采用的算法都不一樣 。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法需要訓(xùn)練很大的數(shù)據(jù)集才能構(gòu)建比較好的預(yù)測(cè)模型 。很多互聯(lián)網(wǎng)大公司比較喜歡深度學(xué)習(xí)算法是他們獲得的用戶數(shù)據(jù)都是數(shù)以億計(jì)的海量數(shù)據(jù),這是比較適合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法 。如果你的樣本數(shù)量很少,比較合適的是使用SVM,決策樹(shù)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如果你的數(shù)據(jù)集比較大,可以考慮使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法 。

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