机器学习算法有哪些?最常用是哪些几种?有什么优点

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匿名用户
推荐于2018-05-24
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楼主肯定对机器学习了解不多才会提这种问题。这问题专业程度看起来和“机器学习工程师”这词汇一样。
机器学习,基础的PCA模型理论,贝叶斯,boost,Adaboost,
模式识别中的各种特征,诸如Hog,Haar,SIFT等
深度学习里的DBN,CNN,BP,RBM等等。
非专业出身,只是略懂一点。

没有常用的,只是针对需求有具体的设计,或者需要自己全新设计一个合适的算法,现在最热门的算是CNN(convolutional neural networks)卷积神经网络了。
优点:不需要训练获取特征,在学习过程中自动提取图像中的特征,免去了常规方法中,大量训练样本的时间。在样本足够大的情况下,能够得到非常精确的识别结果。一般都能95%+的正确率。
缺点:硬件要求高,CUDA的并行框架算是用的很火的了。但是一般的台式机跑一个Demo花费的时间长资源占用高。不过这也是这块算法的通病。
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