机器学习主要算法 常用的算法有哪些，是怎么分类的？
常用的算法有哪些，是怎么分类的？
算法分类编辑算法大致可分为：基本算法、数据结构算法、数论与代数算法、计算几何算法、图论算法、动态规划与数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、，并行算法，Hermite变形模型，随机森林算法。
算法有哪些分类？
算法分类编辑算法大致可分为：基本算法、数据结构算法、数论与代数算法、计算几何算法、图论算法、动态规划与数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、，随机化算法，并行算法，Hermite变形模型，随机森林算法。
控制算法有哪些？怎么分类？
控制算法分为模糊PID控制算法和自适应控制算法。其特点如下：模糊PID控制算法的特点：1。简化了系统设计的复杂性，特别适用于非线性、时变、时滞、不完全模型系统的控制。
2. 它不依赖于被控对象的精确数学模型。
3. 控制律用来描述系统变量之间的关系。
4. 模糊控制器不需要为被控对象建立完整的数学模型。
5. 模糊控制器是一种便于操作者使用自然语言进行人机对话的语言控制器。
6. 模糊控制器是一种易于控制和掌握的理想非线性控制器。它具有较好的鲁棒性、适应性、鲁棒性和容错性。自适应控制算法的特点如下：1。2它与传统的PID控制器具有相同的结构。三。控制算法由单片机实现，实用可靠。
既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？
这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。
如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。
以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。
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