我想要可以用于示例实验的预测/预测算法列表

问题描述

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解决方法

        如果您专门在估计事物的概率，那么您需要使用一种生成概率的机器学习方法。大多数只生成一个类标签：是/否。 估计概率的最著名算法是Logistic回归。 Weka中提供了一个实现。     ,        Leo Breiman撰写的Random Forests（RF）是目前最流行的预测和分类算法之一。它的实现在weka中也可用。     ,        这个问题有点含糊，我只能给出一个含糊的答案：使用全能的SVM！向SVM分类器提供数百万个输入向量，随后它应该能够为您提供最新的预测。 如果您正在寻找SVM的实现，请查看libsvm，它在几乎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Weka。您可以在此处上传数据并尝试多种算法。它的弱点是可伸缩性，但是对数据进行简单处理不是问题。