機器學習模型選擇

01 線性迴歸. 線性迴歸可能是統計學和機器學習中最知名和最易理解的演算法之一。 由於預測建模主要關注最小化模型的誤差，或者以可解釋性為代價來做出最準確的預測。

機器學習模型是一種已定型的檔案，可辨識特定類型的模式。 您可以使用一組資料訓練模型；提供演算法，以便模型用於推理這些資料，並從中學習。

使用Amazon Machine Learning 建立和訓練預測模型 ... ML 的視覺化工具和精靈，引導您執行建立新的機器學習(ML) 模型的步驟，不用學習複雜的ML 演算法和技術。

參數數目; 特徵數目. 精確度. 機器學習正確性是以整體案例中結果為真的比例，來衡量模型的效能。

瞭解機器學習這個振奮人心的技術，探索人工智慧（AI）的子領域。 ... 人工神經網路（ANN）是根據生物大腦神經元建立的模型，人工神經元稱為節點，於多層中叢集且平行 ...