发布于 2022-03-21 10:39:12 | 阅读 25437
机器学习方面没有免费的午餐。因此，确定使用哪种算法取决于许多因素：从手头的问题类型，到预期的输出类型。
发布于 2020-11-16 18:15:15 | 阅读 20876
您可能听说过瑞士军刀。如果没有，请看下面的图片。它包含许多刀片和工具。每个人都专门从事一项特定的任务。在某些情况下，不同的刀片可以完成相同的任务，但性能不同。
发布于 2020-08-19 10:47:08 | 阅读 26695
XGBoost是基于决策树的集成机器学习算法，使用了梯度提升框架。在涉及非结构化数据（图像、文本等）的预测问题中，人工神经网络往往优于所有其他算法或框架。
发布于 2018-08-08 16:30:45 | 阅读 20491
本文总结了一些针对于回归问题的机器学习方法，辩证地分析了其各自的优缺点，读者可以根据具体问题选择合适的机器学习算法以完成相应的任务。
