由於人工智慧的火熱，現在很多人都開始關注人工智慧的各個分支的學習。人工智慧由很多知識組成，其中人工智慧的核心——機器學習是大家格外關注的。所以說，要想學好人工智慧就必須學好機器學習。其中機器學習中涉及到了很多的演算法，在這幾篇文章中我們就給大家介紹一下關於機器學習演算法的優缺點。
首先我們給大家介紹一下正則化演算法，這是回歸方法的拓展，這種方法會基於模型複雜性對其進行懲罰，它喜歡相對簡單能夠更好的泛化的模型。其中，正則化演算法的例子有很多，比如說嶺回歸、最小絕對收縮與選擇運算元、glasso、彈性網路、最小角回歸。而正則化演算法的優點有兩點，第一就是其懲罰會減少過擬合。第二就是總會有解決方法。而正則化演算法的缺點也有兩點，第一就是懲罰會造成欠擬合。第二就是很難校準。
機器學習中各個演算法的優缺點（二）
機器學習中有很多的演算法，具體來說包括正則化演算法 整合演算法 決策樹演算法 回歸 人工神經網路 深度學習 支援向量機 降維演算法 聚類演算法 基於例項的演算法 貝葉斯演算法 關聯規則學習演算法 圖模型，我們在學習機器學習中肯定無法避免這些演算法的學習。在這篇文章中我們重點給大家介紹一下回歸演算法和...
機器學習中各個演算法的優缺點（三）
其實在我們的生活中有很多技術都是利用到了機器學習，比如說推薦系統 智慧型美化和聊天機械人等，這些技術在機器學習和資料處理演算法的幫助下已經被大家廣泛使用。在這篇文章中我們給大家介紹一下機器學習中的深度學習以及支援向量機和降維演算法的相關知識，希望這篇文章能夠更好地幫助大家理解機器學習。首先我們說一下...
各個方法的優缺點
msf方法的優缺點 msf 微軟解決方案框架結構 是一組建立 開發和實現分布式企業系統應用的工作模型 開發準則和應用指南。它幫助企業融合商業和技術的目標，降低採用新技術後系統整體的費用，以及成功的應用微軟技術整合商業過程的方法。msf的特點 商業化，就是說如何把專案計畫程式設計產品直至產生效益等等，...