快上车！机器学习新手十大算法之旅启程

　　AdaBoost与短决策树一起使用。在创建第一棵树之后，使用每个训练实例上的树的性能来衡量所创建的下一棵树应该关注每个训练实例的注意力。难以预测的训练数据被赋予更多的权重，而易于预测的实例被赋予更少的权重。依次创建模型，每个模型更新影响由序列中下一棵树执行的学习的训练实例的权重。在建立所有树之后，对新数据进行预测，并且通过训练数据的精确度对每棵树的性能进行加权。

　　因为如此多的注意力放在了纠正算法的错误上，所以清除掉异常值的数据非常重要。

　　初学者在面对各种各样的机器学习算法时所提出的一个典型问题是“我应该使用哪种算法？”问题的答案取决于许多因素，包括：（1）数据的大小、质量和性质；（2）可用的计算时间; （3）任务的紧迫性; （4）你想要如何处理数据。

　　即使是一位经验丰富的数据科学家，在尝试不同的算法之前，也无法分辨哪种算法会表现最好。虽然还有很多其他的机器学习算法，但这些算法是最受欢迎的算法。如果你是机器学习的新手，这将是一个很好的学习起点。

（编辑：PHP编程网 - 襄阳站长网）

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