机器学习算法:哪个算法出问题？

Question

我是机器学习领域的新手,我注意到可以使用很多算法/算法集:SVM,决策树,朴素贝叶斯,感知器等...这就是为什么我想知道哪个算法应该一个用于解决哪个问题？换句话说哪个算法解决了哪个问题类？

所以我的问题是,如果你知道一个关注这个算法选择的好网站或书籍有问题吗？

任何帮助,将不胜感激.Thx提前.

贺拉斯

Answer 1

以Andrew Ng的课程学习机器学习课程.它精美地组合在一起,解释了不同类型的ML算法之间的差异,提供了何时使用每种算法的建议,并且包含对于实践者以及数学有用的材料(如果您需要).我自己正在学习机器学习,这是迄今为止最有用的资源.

(你可能会觉得有用的另一条建议是考虑学习python.这是基于我在早期阶段没有开始学习python并排除基于python的许多书籍,网页,sdks等的错误.事实证明,python很容易上手,至少从我自己的个人观察来看,广泛用于机器学习和数据科学社区.)

Answer 2

scikit-learn.org 发布了此信息图，即使您不使用 sklearn 库，它也会有所帮助。