sklearn流圖及解釋

圖片如下 簡單解釋： sk-learn的這張圖是這麼劃分的: 樣本集低於50條樣本，請回家好好睡一覺； 分類： 小樣本 優先使用Linear-SVC 其次考慮 naive bayes(文本)、KNN 最終是SVC和Ensemble Classifier 大樣本 優先使用SGD Classifier(線性模型的一種) 其次考慮kernel approximation(特徵轉換的方式，更像是降維？)

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