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众所周知打胎智能呆板学习算法有很多，而且想要在呆板学习相关行业中长久发展，认识算法信息以及控制算法选择技巧都是必然必要控制的能力。那么打胎智能呆板学习算法选择有哪些技巧呢？
首当其冲应该选择的便是逻辑回来，如果它的结果不怎么样，那么能够将它的效果作为基准来参考，在根蒂上与其他算法进行对照；
然后尝尝决议树（随机丛林）看看是否能够大幅度提拔你的模型性能。即便最后你并没有把它看成为最终模型，你也能够使用随机丛林来移除噪声变量，做特性选择；
如果特性的数量和观测样本稀奇多，那么当资源和时间充沛时（这个条件很紧张），使用SVM不失为一种选择。
平日环境下：GBDT>=SVM>=RF>=Adaboost>=Other。
在打胎智能呆板学习中，算法虽然紧张，但好的内容却要优于好的算法。
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