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本文檔的主要內容詳細介紹的是機器學習的一些代碼示例合集。
最近鄰
適用于小型數據集，是很好的基準模型，很容易解釋。
線性模型
非常可靠的首選算法，適用于非常大的數據集，也適用于高維數據。
樸素貝葉斯
只適用于分類問題。比線性模型速度還快，適用于非常大的數據集和高維數據。精度通常要低于線性模型。
?
決策樹
速度很快，不需要數據縮放，可以可視化，很容易解釋。
隨機森林
幾乎總是比單棵決策樹的表現要好，魯棒性很好，非常強大。不需要數據縮放。不適用于高維稀疏數據。
梯度提升決策樹
精度通常比隨機森林略高。與隨機森林相比，訓練速度更慢，但預測速度更快，需要的內存也更少。比隨機森林需要更多的參數調節。
支持向量機
對于特征含義相似的中等大小的數據集很強大。需要數據縮放，對參數敏感。
可以構建非常復雜的模型，特別是對于大型數據集而言。對數據縮放敏感，對參數選取敏感。大型網絡需要很長的訓練時間。
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