选择合适的估计器(estimator)
解决机器学习问题最困难的部分通常是为该问题找到合适的估计器(estimator)。
不同的估计器(estimator)适合于不同类型的数据和问题。
下面的流程图旨在为用户提供一些粗略的指导,指导他们如何根据问题选择相关的估计器(estimator)并且尝试在数据上使用它。
单击下表中的任何估计器(estimator),以查看其文档。
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解决机器学习问题最困难的部分通常是为该问题找到合适的估计器(estimator)。
不同的估计器(estimator)适合于不同类型的数据和问题。
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