機器學習算法——小結

監督學習：    迴歸分析 K最近鄰 支持向量機 決策樹 隨機森林 神經網絡 調節參數 正則化參數（針對套索迴歸和嶺迴歸） 最近鄰數量 軟間隔常數 核參數 不敏感參數 終端節點的最小尺寸 終端節點的最大數量 最大樹深度 決策樹的所有參數 決策樹數量 每次拆分所選的變量數 隱藏層數量 每層神經元數量 訓練迭代數 學習速度 初始權重 預測結果 二元結果 √ √ √ √ √ √ 分類結果   √   √

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