深度学习之算法选择

一、所有算法归结成四种算法

• 分类：识别某个对象属于哪个类别，常用的算法有：SVM（支持向量机）、nearest neighbors（最近邻）、random forest（随机森林），常见的应用有：垃圾邮件识别、图像识别。

• 回归：预测与对象相关联的连续值属性，常见的算法有：SVR（支持向量机）、 ridge regression（岭回归）、Lasso，常见的应用有：药物反应，预测股价。

• 聚类：将相似对象自动分组，常用的算法有：k-Means、 spectral clustering、mean-shift，常见的应用有：客户细分，分组实验结果。

• 降维：减少要考虑的随机变量的数量，常见的算法有：PCA（主成分分析）、feature selection（特征选择）、non-negative matrix factorization（非负矩阵分解），常见的应用有：可视化，提高效率。

二、根据实际条件选择合适算法

深度学习之算法选择

原文：https://www.cnblogs.com/yizhixiang/p/12996541.html