一、選擇分類演算法的步驟：
（1）首先看是二分類：分類結果只能有兩種，是二分類演算法問題，所有的演算法都可以實現；例如：要麼是0，要麼是1；要麼是好，要麼是壞；
還是多分類問題，有多種分類結果的；如果是多分類問題，並不是所有的演算法都可以實現，只能選擇knn，貝葉斯演算法；
（2）其次看是否要求高可解釋性：不管使用哪種演算法，都要使用決策樹演算法作為輔助，因決策樹演算法的可解釋性特別好
再看訓練樣本數量：如果訓練樣本數量過大，直接不考慮knn演算法；
測試樣本數量：如果測試樣本數量過大，直接不考慮貝葉斯演算法；
（3）最後看是否需要進行弱-強演算法改造，如果不確定，可以選擇部分資料進行驗證，並進行模型評價。
二、接下來對各個分類演算法特點的總結：
（1）knn-多分類，惰性呼叫，不宜訓練資料過大：有乙個測試資料，就要和歷史資料計算一次，計算距離，是惰性演算法，資料量大的時候，不宜考
該演算法；
（2）貝葉斯-多分類，計算量較大，特徵間不能相關
（3）決策樹演算法-二分類，可解釋性非常好
（4）邏輯回歸演算法-二分類，特徵之間是否具有關聯無所謂
（5）svm演算法-二分類，效果比較不錯，但可解釋性欠缺
（6）adaboost演算法-適用於對弱分類演算法進行加強
排序演算法的分類及如何選擇
1 根據待排序的資料大小不同，使得排序過程中所涉及的儲存器不同，可分為 內部排序 外部排序 2 排序關鍵字可能出現重複，根據重複關鍵字的排序情況可分為 穩定排序 不穩定排序 3 對於內部排序，依據不同的排序原則，可分為 插入排序 交換 快速 排序 選擇排序 歸併排序 計數排序 4 針對內部排序所需的...
AssetBundle的如何載入
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機器學習分類演算法的選擇
由於每個演算法都基於某些特定的假設，並且均含有一些缺點，故需要通過大量的實踐為特定的問題選擇合適的演算法。沒有任何一種分類器可以在所有的問題中都有良好的表現，即對於每一種分類演算法，總有一定的問題是無法良好的解決的。實踐表明，只有比較了多種學習演算法的效能才能為特定的問題挑選出合適的模型。這些模型針...