深度學習演算法有哪些、機器學習模型選擇、機器學習演算法選擇在PTT/mobile01評價與討論，在ptt社群跟網路上大家這樣說

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您的資料科學案例有哪些需求？具體而言，您的解決方案所支援的正確性、定型時間、線性、參數數目和特徵數目為何？

現在有哪些常見的機器學習演算法？ ... 說到分類演算法，相信學過機器學習的人都能講出一兩個。 ... 深度太大的決策樹容易受度過擬合的影響。

深度學習是機器學習中一種基於對資料進行表徵學習的演算法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像素強度值的向量，或者更抽象地表示 ...

十大值得關注的深度學習演算法 · 1. 自動編碼器 · 2. 受限玻爾茲曼機 · 3. 自組織對映 · 4. 多層感知機 · 5. 深度信念網路 · 6. 徑向基函式網路 · 7. 生成對抗網 ...

1. 線性迴歸（Linear Regression） · 2. 邏輯回歸（Logistic Regression） · 3. 支援向量機（Support Vector Machine，SVM） · 4. 樸素貝葉斯分類器（Naive ...

Advertisement · 主成分分析法（PCA） · 主成分迴歸（PCR） · 偏最小二乘迴歸（PLSR） · 薩蒙對映 · 多維尺度分析法（MDS） · 投影尋蹤法（PP） · 線性判別分析法 ...

深度學習 (Deep Learning) 讓AI自行透過數據去學習和預測，不用選特徵，乍看之下好像比較輕鬆。但其實，深度學習並不好訓練，再加上有太多複雜因素需要考慮，所以除非你的 ...

常見的深度學習演算法：受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine， RBN）、Deep Belief Networks（DBN）、卷積網路（Convolutional Network）、堆疊 ...

如果人工智慧演算法傳回不準確的預測，工程師就要介入並進行調整。在深度學習的模型中，演算法可透過自有的神經網路自行判定預測結果是否準確。回到剛剛 ...

為什麼第三波AI革命跟第一波、第二波這麼不一樣呢？主要有3大驅動力造就第三波AI革命，包含大數據(Big Data)、深度學習演算法(DL)，及 ...