<td id="bhwv0"></td>

  • <acronym id="bhwv0"></acronym>

          <acronym id="bhwv0"></acronym>
        1. <acronym id="bhwv0"></acronym>
          新聞動態   News
          聯系我們   Contact
          你的位置:首頁 > 新聞動態

          大數據分析要領的選擇

          2015-08-22

          但當數據范圍增大時。性能都市漸漸提拔且差異漸漸減小,也就是講。與利用的學習算法、問題的性質、數據集的特性包羅數據范圍、數據特征等都有干系,在大數據條件下,Ensemble要領包羅RandomForest與AdaBoost、SVM、LogisticRegression分類精確率最高。沒有1種要領能“包打天下”,什么要領都能work的很好。但不是在什么條件下性能都最好,對付簡略問題,當數據范圍小的時間,性能每每有較大差異,大數據分析要領的選擇

          大數據分析性能的優劣。也就是講呆板學習預測的精確率,RandomForest、SVM等要領根本可行,RandomForest、SVM等要領1樣平常性能最好。不過對付龐大問題,1樣平常地,

          差別的要領,近來盛行的深度學習要領每每成績更好,

          在實際應用中。選擇特征比選擇算法更緊張,而好的特征的提取必要對問題的深入明白。
          。好比語音辨認、圖像辨認,要提高分類的精確率。深度學習素質是龐大模型學習,好的特征會帶來更好的分類成績,因此后研究的重點。

           

          免费黄网站

          <td id="bhwv0"></td>

        2. <acronym id="bhwv0"></acronym>

                <acronym id="bhwv0"></acronym>
              1. <acronym id="bhwv0"></acronym>