Machine learning 我想要预测/预测算法列表，我可以尝试用于示例实验
我想知道我可以做实验的算法列表，通过一组输入来预测癌症或发烧的概率，或者基于患者的任何情况……请假设我有数百万的数据，所以我想尝试最好的算法来预测……我对数据挖掘和机器学习非常陌生……问题有点复杂含糊不清，我只能给出一个含糊不清的回答：使用万能的！向SVM分类器输入数百万个输入向量，之后它应该能够为您提供最先进的预测Machine learning 我想要预测/预测算法列表，我可以尝试用于示例实验,machine-learning,data-mining,prediction,Machine Learning,Data Mining,Prediction,我想知道我可以做实验的算法列表，通过一组输入来预测癌症或发烧的概率，或者基于患者的任何情况……请假设我有数百万的数据，所以我想尝试最好的算法来预测……我对数据挖掘和机器学习非常陌生……问题有点复杂含糊不清，我只能给出一个含糊不清的回答：使用万能的！向SVM分类器输入数百万个输入向量，之后它应该能够为您提供最先进的预测 如果您正在寻找支持向量机的实现，请看一看，它几乎在每种体面的编程语言中都有包装器 使用大量机器学习库开始实验的最流行工具是。在这里，你可以上传你的数据，并尝试多种算法。它的缺点是可
如果您正在寻找支持向量机的实现，请看一看，它几乎在每种体面的编程语言中都有包装器 使用大量机器学习库开始实验的最流行工具是。在这里，你可以上传你的数据，并尝试多种算法。它的缺点是可伸缩性，但对于数据的PLANG来说这不是问题 如果你特别关注某件事情的概率估计，那么你需要使用一种生成概率的机器学习方法。Most仅生成类标签：是/否
最著名的估计概率的算法是Logistic回归。可在中找到实现。当前最流行的预测和分类算法之一是Leo Breiman提出的。它的实现也可以在weka中使用。我对算法一无所知，但知道的人可能需要更多信息。例如，输入的示例等。？也许可以描述一个测试用例？+1用于万能的SVM！Weka有J48决策树，它比癌症数据的逻辑回归具有更好的准确性。根据数据，您需要测试不同的算法并应用。看看你是不是穿得太合适了。