决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点?

缺点:内存使用非常高计算成本高不可能用于高维特征空间问题7、贝叶斯算法(BayesianAlgorithms)贝叶斯方法是指明确应用了贝叶斯定理来解决如分类和回归等问题的方法。例子:朴素贝叶斯(NaiveBayes)高斯朴素贝叶斯(GaussianNaiveBayes)多项式朴素贝叶斯(MultinomialNaiveBayes)平均一致依赖估计器(AveragedOne-...

学习!机器学习算法优缺点综述

缺点:确定其依赖的拓扑很困难,有时候也很模糊

面向复杂计算场景的智能+数控系统算力平台技术

表1对它们的优缺点进行了比较。表1协处理芯片优缺点比较通过CPU和上述协处理器建立异构计算平台,一方面,可以加速计算速度,尤其是适用于可以进行并行计算的场合,另一方面,可以让深度学习在轻量化的平台上(如数控装置、手机等)进行部署。如图5所示,武汉华中数控股份有限公司在2019年的北京国际机床展上发布了基于NPU...

一篇读懂自动驾驶汽车决策层算法的新思路

深度学习加增强学习的算法只能无限趋近于处理所有场景,贝叶斯网络的因果推理逻辑可以在一定程度上处理未知的极端情况。决策层的不同技术路线也各有优缺点,可能包括深度学习、增强学习、专家系统、贝叶斯网络在内的多种方法融合,将是下一步的主流方案。

三分钟读懂无人驾驶汽车的核心技术 | 荐读

深度学习加增强学习的算法只能无限趋近于处理所有场景,贝叶斯网络的因果推理逻辑可以在一定程度上处理未知的极端情况。决策层的不同技术路线也各有优缺点,可能包括深度学习、增强学习、专家系统、贝叶斯网络在内的多种方法融合,将是下一步的主流方案。2.技术贴|从算法层解读,自动驾驶的「轨迹规划」是如何实现的?

访谈众多医生、AI专家、相关企业,万字长文还原IBM Watson

板块2:专家眼中的Watson优缺点及其贡献Watson面临现在的“窘境”,主要有四个原因复星医药首席人工智能专家、大数医达CTO邓侃日前向动脉网阐述了其对于Waston这一产品的看法,他认为,Watson面临现在的“窘境”,主要有四个原因:一是过度宣传Watson代替医生、超越医生,能够超越医生的认知,出具针对疑难杂症的治疗方案,这...

机器学习面试150题:不只是考SVM xgboost 特征工程(101-153)附送...

150、简要说一下Lightgbm相对于xgboost的优缺点优点:直方图算法—更高(效率)更快(速度)更低(内存占用)更泛化(分箱与之后的不精确分割也起到了一定防止过拟合的作用);缺点:直方图较为粗糙,会损失一定精度,但是在gbm的框架下,基学习器的精度损失可以通过引入更多的tree来弥补。