怎麼選擇機器學習算法，常用的算法有哪些優缺點？

如何針對某個分類問題決定使用何種機器學習算法？ 當然，如果你真心在乎準確率，最好的途徑就是測試一大堆各式各樣的算法（同時確保在每個算法上也測試不同的參數），最後選擇在交叉驗證中表現最好的。倘若你只是想針對你的問題尋找一個「足夠好」的算法，或者一個起步點，這裏給出了一些我覺得這些年用着還不錯的常規指南。 訓練集有多大？ 如果是小訓練集，高偏差/低方差的分類器（比如樸素貝葉斯）要比低偏差/高方差的分類

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