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上传时间: 2021-02-25
详细说明：1.当输入变量和我们尝试去预测的输出变量之间是线性相关时，或者当解释模型的能力很重要时（例如，隔离任何一个输入变量对于预测的影响），逻辑回归对于二进制分类是比较合适的选择。2.决策树和随机森林是非线性模型，可以被用来很好地计算更复杂的关系，但是它不太适用于处理人类行为理解。3.适当地评估模型性能很重要，验证你的模型在之前未见过的数据上表现是否良好。4.产品化一个机器学习模型牵涉许多考虑因素，不同于模型开发过程中的那些考虑因素：例如，如何同步地计算模型输入？每次得分时你需要记录什么信息？你如何确定生产环境下模型的性能？机器学习是我们日常接触到的许多产品的长期发展动力，从类似于Apple的Siri
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