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數據科學家應該掌握的12種機器學習算法
編輯:Mark van Rijmenam 發布時間: 2016-5-3    文章來源:機器之心編譯
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  算法已經成為我們日常生活的一個重要組成部分,它們幾乎出現在商業的任何領域。調查公司 Gartner 稱這種現象為「算法化商業」,算法化商業正在改變我們經營和管理公司(應有的)的方式?,F在,你可以在「算法市場」上買到這些適用于各個商業領域的多種算法。算法市場為開發者提供了包括聲音和視覺處理、機器學習以及計算機視覺等領域在內的超過800種算法,這些成熟的算法幫助開發者節省寶貴的時間與金錢。


  然而,算法市場上可用的算法可能并不符合你的特定需求。畢竟,你需要不同的算法來應付不同的情況,而相同的算法在不同環境也會產生不同的結果。事實上,可用的算法類型和它的執行方式是由很多不同的變量決定的。這些變量包括數據的規模和類別、應用算法的行業、用來執行的功能等多種情況。


  因此,有時購買一個現成的算法并稍作修改可能不是最佳選擇。數據科學家還是應該學習最重要的算法;學習如何開發這些算法,又如何根據意圖選取最合適的算法?「Think Big Data」發布的信息圖展示了 12 種實現不同應用目的的最重要的算法,想必這肯定是每個數據科學家都喜聞樂見的。


  注:漢化信息圖中的中文翻譯參考了網絡以及周志華老師《機器學習》一書中的名詞翻譯。為了不影響讀者的閱讀,中文、英文版信息圖都附于文中。


  中文版信息圖


機器學習

  原英文信息圖


 









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