我正在寻找实践中不同机器学习模型的优缺点的总结。
包括: - 模型的工作原理 - 模型会歪曲哪些异常值 - 每个模型中不同参数对速度/性能的影响
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由于声誉低下,无法发表评论,但作为一个全面的总结,我推荐Hastie 等人的 Elements of Statistical Learning。人。它回顾了大多数当前最先进的 ML 方法以及经典方法,是免费的(非常感谢作者!),甚至还附带了一个不错的R 包。
它可能不是您所期望的来源,但确实是一个不错的起点,尤其是对于从业者而言。