【機器學習】 主流機器學習算法簡介與其優缺點分析

來源：EliteDataScience   專知   機器學習算法的分類是棘手的，有幾種合理的分類，他們可以分爲生成/識別，參數/非參數，監督/無監督等。 例如，Scikit-Learn的文檔頁面通過學習機制對算法進行分組。這產生類別如：1，廣義線性模型，2，支持向量機，3，最近鄰居法，4，決策樹，5，神經網絡，等等… 但是，從我們的經驗來看，這並不總是算法分組最爲實用的方法。那是因爲對於應用機器

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