1樓：匿名使用者
機器學習演算法很多。經典的有：
決策樹、貝葉斯學習、神經網路、遺傳演算法。
想深入學習建議看看公尺歇爾的機器學習。
機器學習一般常用的演算法有哪些？
2樓：匿名使用者
看這篇部落格基本就挺全了，包含了比較新的演算法，像17年微軟開源的lgb演算法也有介紹，而且通俗易懂網頁鏈結。
3樓：網友
演算法很多種的，像貝葉斯網路/som神經網路/bp神經網路/art神經網路/貝葉斯網路/支援向量機等等。
4樓：匿名使用者
演算法不在於知道有哪些，而在於知道何種情況下能用哪種。
5樓：匿名使用者
rbf神經網路、hopfield神經網路、gsp序列模式等等，基本上都是把。小白一枚，不喜勿噴。
機器學習演算法有哪些？最常用是哪些幾種？有什麼優點
6樓：匿名使用者
樓主肯定對機器學習了解不多才會提這種問題。這問題專業程度看起來和「機器學習工程師」這詞彙一樣。
機器學習，基礎的pca模型理論，貝葉斯，boost,adaboost,模式識別中的各種特徵，諸如hog，haar,sift等。
深度學習裡的dbn，cnn，bp，rbm等等。
非專業出身，只是略懂一點。
沒有常用的，只是針對需求有具體的設計，或者需要自己全新設計乙個合適的演算法，現在最熱門的算是cnn(convolutional neural networks)卷積神經網路了。
優點：不需要訓練獲取特徵，在學習過程中自動提取影象中的特徵，免去了常規方法中，大量訓練樣本的時間。在樣本足夠大的情況下，能夠得到非常精確的識別結果。一般都能95%+的正確率。
缺點：硬體要求高，cuda的並行框架算是用的很火的了。但是一般的台式電腦跑乙個demo花費的時間長資源佔用高。不過這也是這塊演算法的通病。
機器學習的分類
機器學習演算法有哪些，最常用是哪些幾種，有什麼優點？
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機器學習中的各種演算法適用於哪些**
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