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幾種監督式學習算法的比較
2016-05-07
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幾種監督式學習算法的比較

我所講授的數據科學課程涵蓋了該領域大部分內容，但尤其關注機器學習（machine learning）。除了講授模型的評估過程和度量方法以外，很明顯，我們還講算法本身，主要是監督式學習（supervised learning）算法。

在為期11周的課程接近尾聲的時候，我們花了幾個小時檢查所用的課程資料。我們希望學生能夠逐漸理解他們所學的東西。要掌握的技能之一就是在解決機器學習的問題時，有能力在不同的監督式學習算法中做出明智的選擇。雖然使用“蠻力”（把每種情況都試一遍，看看哪種最好）的方法有其價值所在，但比這價值大得多的是能夠在不同算法之間做出權衡利弊的選擇。

我決定為學生們組織一場比賽。我給他們一張空白的表格，列出所講的監督式學習算法，讓學生從幾個不同維度對這些算法進行比較。我在網上找到了這樣的表格，自己先弄一張再說！下面就是，一起看看：

QQ截圖20160426180048.png

上圖為表格部分截圖

貢獻出這張表格，有兩個原因：

其一，它可以用來講課或者學習（下載下來拿去用吧）。

其二，這張表格需要完善，人多力量大！

這張表格是集鄙人經驗與研究的產物，在任何這些算法的領域，我都稱不上是專家。如果你有能夠改進表格的建議，給我留言喲！

是否在我的這些評估中存在誤導或錯誤？（當然啦，有些比較維度本身就帶有主觀性。）

是否存在應該添加到表格中的其他“重要的”對比維度？

是否還有其他你希望加入到這張表格的算法？（目前，表格中只有我所講授的算法。）

我意識到每種算法的特征及相應的評價都可以基于數據的具體情況（以及數據的調優程度）發生變化。因此有人會認為試圖做“客觀”的比較是欠考慮的。然而，我認為作為監督式學習算法入門的一般性參考，這張表仍然有其價值所在。



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