算法：如何从 8 个维度全面比较机器学习算法？
人类发明的机器学习（ML）算法简直数不胜数 。 当然 ， 大多数时候只有一小部分被用于研究和工业 。 然而 ， 对于个人来说 ， 理解并记住所有这些 ML 模型的细节仍然有点困难 。 有些人可能会有一个错误的印象 ， 认为所有这些算法都是完全不相关的 。 更重要的是 ， 当两种算法似乎都有效时 ， 如何选择使用算法 A ， 还是 B？
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人类发明的机器学习（ML）算法简直数不胜数 。 当然 ， 大多数时候只有一小部分被用于研究和工业 。 然而 ， 对于个人来说 ， 理解并记住所有这些 ML 模型的细节仍然有点困难 。 有些人可能会有一个错误的印象 ， 认为所有这些算法都是完全不相关的 。 更重要的是 ， 当两种算法似乎都有效时 ， 如何选择使用算法 A ， 还是 B？
【算法：如何从 8 个维度全面比较机器学习算法？】这篇文章的目的是为读者提供一个不同的角度来看待 ML 算法 。 有了这些角度 ， 算法可以在同样的维度上进行比较 ， 并且可以很容易地进行分析 。 本文在撰写时考虑了两个主要的 ML 任务——回归和分类 。
时间复杂度 在 RAM 模型下 ， 算法所花费的“时间”是由算法的基本运算来度量的 。 虽然用户和开发人员可能更关心算法用于训练模型的挂钟时间 ， 但在比较模型用于训练的时间时 ， 使用最坏情况下的计算时间复杂度更公平 。 使用计算复杂度的好处是 ， 可以忽略运行时使用的计算机能力、架构以及底层编程语言等的差异 ， 允许用户关注算法基本操作的基本差异 。
注意 ， 在训练和测试期间 ， 时间复杂度可能差别很大 。 例如 ， 像线性回归这样的参数模型可能训练时间很长 ， 但它们在测试期间很高效 。
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