機器學習模型比較

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。

監督學習、無監督學習、強化學習-基本的機器學習算法：線性回歸、支持向量機、最近鄰居、邏輯回歸、決策樹、k平均、隨機森林、樸素貝葉斯、降維、梯度增強 ...

【為什麼我們要挑選這篇文章】機器學習是人工智慧背後的基礎技術，透過機器學習，電腦可以自動分析數據並進行預測，優化系統的性能。

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。

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 ...