数据科学家应该掌握的12种机器学习算法(附信息图)

技术控2016-05-03 10:28:00 阅读(6604)评论(3)

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　　算法已经成为我们日常生活的一个重要组成部分，它们几乎出现在商业的任何领域。调查公司 Gartner 称这种现象为「算法化商业」，算法化商业正在改变我们经营和管理公司（应有的）的方式。现在，你可以在「算法市场」上买到这些适用于各个商业领域的多种算法。算法市场为开发者提供了包括声音和视觉处理、机器学习以及计算机视觉等领域在内的超过800种算法，这些成熟的算法帮助开发者节省宝贵的时间与金钱。

　　然而，算法市场上可用的算法可能并不符合你的特定需求。毕竟，你需要不同的算法来应付不同的情况，而相同的算法在不同环境也会产生不同的结果。事实上，可用的算法类型和它的执行方式是由很多不同的变量决定的。这些变量包括数据的规模和类别、应用算法的行业、用来执行的功能等多种情况。

　　因此，有时购买一个现成的算法并稍作修改可能不是最佳选择。数据科学家还是应该学习最重要的算法；学习如何开发这些算法，又如何根据意图选取最合适的算法？「Think Big Data」发布的信息图展示了 12 种实现不同应用目的的最重要的算法，想必这肯定是每个数据科学家都喜闻乐见的。

　　注：汉化信息图中的中文翻译参考了网络以及周志华老师《机器学习》一书中的名词翻译。为了不影响读者的阅读，中文、英文版信息图都附于文中。

　　中文版信息图：

　　原英文信息图

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