Question:
Classificateurs d'apprentissage automatique
AD.Net
2015-03-07 00:31:22 UTC
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J'ai essayé de trouver un bon résumé de l'utilisation des classificateurs populaires, un peu comme des règles empiriques pour savoir quand utiliser quel classificateur. Par exemple, s'il y a beaucoup de fonctionnalités, s'il y a des millions d'échantillons, s'il y a des échantillons en streaming, etc., quel classificateur serait le mieux adapté dans quels scénarios?

Toute aide est appréciée.

C'est trop large pour être responsable.Différents classificateurs fonctionneront le mieux en fonction du véritable processus de génération de données, de la façon dont le classificateur sera utilisé, etc.* Les éléments de l'apprentissage statistique * est probablement un bon point de départ.
@gung Je conviens que la question est trop large, mais Marc Claesen a pointé la feuille de triche qui résume le sujet d'une manière très pratique, donc cela m'a convaincu de retirer mon vote serré.
@Tim Je suis d'accord que la réponse de Marc Claesen fournit un résumé pratique, mais je pense que la question elle-même est trop large.Je ne peux pas répondre à une seule réponse.
Un répondre:
Marc Claesen
2015-03-07 00:44:45 UTC
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Les règles empiriques ne peuvent vous mener que jusqu'à présent, mais la aide-mémoire de scikit-learn est très utile pour des conseils de base. Voici un article de blog du créateur dudit diagramme.

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@AD.Net oui, c'est une belle feuille de triche mais n'oubliez pas que la réalité est plus compliquée que cela.Il vaut donc mieux l'utiliser comme une aide mais commencer par un manuel de statistiques (par exemple celui indiqué par * gung * dans son commentaire).
En tant que fanboy ANN, je voudrais souligner que cette feuille ne contient rien sur les ANN / Deep Learning, donc elle est vraiment incomplète (comme le blog lui-même l'admet)
@runDOSrun oui, c'est définitivement incomplet.D'autres approches courantes comme Naive Bayes, les arbres de décision et même la régression logistique sont omises.
@AD.Net, si ce diagramme résout suffisamment votre question, veuillez envisager de l'accepter.Si ce dont vous avez besoin est plus que cela, votre question est probablement trop large pour pouvoir répondre.


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Ce Q&R a été automatiquement traduit de la langue anglaise.Le contenu original est disponible sur stackexchange, que nous remercions pour la licence cc by-sa 3.0 sous laquelle il est distribué.
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