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算法选择的横向对比与选择

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最近阅读了几篇关于经典算法的分析,萌生了许多问题,有人提到“好的数据优于好的算法”的观点,认为如果数据集足够大
那么各种算法对于分类不会产生太大影响,但有时个体开发者很难接触到相关领域或相关用户的超大数据集,势必在算法选
择上要作出权衡,请各位经验丰富的朋友指点分析一下如何在各种算法间进行利弊权衡呢?
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精彩评论3

M丶Sulayman  TF豆豆  发表于 2018-5-13 18:26:44 | 显示全部楼层
这个我觉得真的需要试。同一个样本用不同模型跑出来的结果准确率是有差异的。尤其是那些清洗过的公开数据集,你可以用那些跑你不同的算法,你看看结果。不管多大的数据集,数据预处理是相当重要的,最近参加大数据挑战赛就发现了一系列的数据问题。我非常同意“好的数据优于好的算法”这个观点。
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fantasycheng  TF荚荚  发表于 2018-7-3 16:41:40 | 显示全部楼层
没有免费的午餐。不能说哪一个算法能通吃所有数据集的,只有不断地尝试了
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neverchange  TF豆豆  发表于 2018-7-3 18:17:53 | 显示全部楼层
增加数据集是一个方法,还有就是算法调整,目前我们是采用两种并进的方式
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