深度学习之算法选择

一、所有算法归结成四种算法

  • 分类:识别某个对象属于哪个类别,常用的算法有:SVM(支持向量机)、nearest neighbors(最近邻)、random forest(随机森林),常见的应用有:垃圾邮件识别、图像识别。

  • 回归:预测与对象相关联的连续值属性,常见的算法有:SVR(支持向量机)、 ridge regression(岭回归)、Lasso,常见的应用有:药物反应,预测股价。

  • 聚类:将相似对象自动分组,常用的算法有:k-Means、 spectral clustering、mean-shift,常见的应用有:客户细分,分组实验结果。

  • 降维:减少要考虑的随机变量的数量,常见的算法有:PCA(主成分分析)、feature selection(特征选择)、non-negative matrix factorization(非负矩阵分解),常见的应用有:可视化,提高效率。

二、根据实际条件选择合适算法

深度学习之算法选择

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