machine-learning - 选择机器学习算法和工具

Question

我正在研究二元分类问题，即需要将我的数据分为两类。对于每个实体都提取了 5 个特征。

现在我想决定应该使用哪种算法。我还想知道什么是最方便的语言，它的库可能已经支持这个算法并且我可以实现它。

我只是机器学习的初学者。所以这可能是一个非常愚蠢的问题。但任何帮助都会很棒。

感谢和问候，罗希特

Answer 1

如果您是机器学习的新手，您应该采取适度的方法来学习它。不要期望深入研究“最佳”算法(它不存在)。相反，找到一些关于机器学习的好资源，互联网上有很多免费信息，例如维基百科或讲义。或者，如果您需要更多结构，也可以找到相关书籍。因此考虑到这一点...

1) 首先选择一个简单的分类算法。它不一定是“最好的”，但它必须是一个您可以掌握的简单的。尝试使用更复杂的方法是没有意义的，因为如果它产生意外的输出，您将无法找出原因。也许从简单的聚类算法开始，例如 k-means 。

2) 选择您熟悉的语言/环境。许多地方都提供基本的机器学习算法。数学家可能熟悉 Matlab 或 R。程序员可以找到 Python、C、Java、Fortran 中的库...如果您不熟悉任何统计软件包并且是编程新手，也许这会有所帮助 - https://stackoverflow.com/questions/335063/whats-the-easiest-way-to-learn-programming

如果您对机器学习并不陌生并且已经熟悉多种方法，我建议您查看这个问题: When to choose which machine learning classifier?