ghoststark的专栏

前言：在机器学习训练完模型之后我们要考虑模型的效率问题，常用的模型效率分析手段有： 研究模型学习曲线，判断模型是否过拟合或者欠拟合，并做出相应的调整； 对于模型权重参数进行分析，对于权重绝对值高/低的特征，可以对特征进行更细化的工作，也可以进行特征组合； 进行bad-case分析，对错误的例子分析是否还有什么可以修改挖掘 模型融合：模型融合就是训练多个模型，然后按照一定的方法集成过个模型，应为它...

本文来自作者 chen_h 在 GitChat 上分享 「在实际项目中，如何选择合适的机器学习模型？」，「阅读原文」查看交流实录。 「文末高能」 编辑 | 哈比 在这个文章中，我们主要面向初学者或中级数据分析师，他们对识别和应用机器学习算法都非常感兴趣，但是初学者在面对各种机器学习算法时，都会遇到一个问题是 “在实际项目中，我到底应该使用哪种算法呢？”。 这个问题的答案取决于许多的因素，其...