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机器学习常用算法对比总结

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机器算法领域有不少常用的算法,之前我们的文章都有进行分享。这篇文章,我们来汇总整理下,方便大家更好理解。

前阵子对机器学习的各算法进行了逐一讲解,为了让大家有更好地理解,现把算法进行汇总如下:

机器学习常用算法对比总结

1、整体上这些算法都比较简单,可解释性都比较强,其异常值都比较敏感。其中支持向量机算法复杂度相较其它算法更高,决策树算法的可解释性会更强,朴素贝叶斯算法对异常值不会特别敏感。

2、从算法的分类上来说,k-means算法属于聚类算法,线性回归属于回归算法,其它都属于分类算法。

3、关于分类算法

既可处理分类问题又可处理回归问题的算法有K近邻算法、决策树算法。(其实支持向量机算法也可以,只是图中支持向量机算法其实只是分类类型,未涵盖回归类型。)可解决多分类的算法有K近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法。逻辑回归算法、支持向量机算法只能支持二分类算法。适合处理高维数据的分类算法有朴素贝叶斯算法、支持向量机算法。(线性回归算法也可以处理高维数据。)而逻辑回归算法(高维数据容易过拟合)、K近邻算法(高维数据带来维度灾难)、决策树算法(高维数据计算会比较复杂)都不太适合处理高维数据。适合处理大样本数据的分类算法有逻辑回归算法、决策树算法。而K近邻算法(大样本数据计算复杂)、朴素贝叶斯算法不合适处理大样本数据。(非分类算法中的,线性回归算法、K-means算法都适合处理大样本数据)。适用场景来说,基本都适用在推荐系统、图片识别、文本分类、情感分析、疾病或设备仪器诊断等。

对于算法的优缺点及适用场景,建议在理解算法的原理上去理解记忆。对于算法的熟练掌握更多是对算法工程师的要求,AI产品经理懂得基本原理及适用场景就好。

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