机器学习小总结+导图

机器学习什么时候用,有点摸不着头脑。


前期数据的准备、处理不赘述,毕竟不管干啥都需要。如果只是使用,sklearn库看上去挺简单的,fittransformpredict几下就搞定了,参数也就那几个,不会搜一下,大不了网格搜索、交叉验证。

如果止于这,好像有点浅。但如果去深入学习理解原理,把公式都自己推导一遍呢?第一有点难度,容易劝退;第二又好像没必要,普通用户到最后还是回归到使用上。


另外,机器学习这么多模型十八般武器玩得挺花,但如果不追求解释性、相对较快的速度,好像直接深度学习一个MLP也差不多搞定了,乱拳打死老师傅了。


继续学习并应用吧,慢慢体会!

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