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机器学习算法的实际应用案例

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我现在正在学习机器学习，正在Coursera上参加Andrew Ng的课程。我正在学习这门课程，但是有些困惑。如果我能看到一些这些算法/理论的用例，就会让学习变得更有价值。
例如，我读到的第一个主题是梯度下降，然后是线性回归和逻辑回归。这些算法直接在实践中使用吗？还是像k-means和核密度这样的其他算法被使用？我猜我试图获得这些主题的一些真实世界（软件工程，数据挖掘）示例。请问有没有文章可以解释任何机器学习算法的使用？这将非常有帮助。
即使有些看似“简单”的算法也会被使用，因为它们可以更快。当你有大量数据或时间限制时，快速的机器学习是一件不错的事情。一般而言，如今很容易找到实际应用案例。 - keyser
这个主题已经有很多书写过了。是的，你提到的所有方法在实践和理论中都被使用。 - Gordon Linoff
我真的是一个新手，对于“简单”或“复杂”的算法没有概念。我只是想了解它们如何使用。你能建议几个实际的用例吗？ - user220201
电影推荐/任何类型的推荐、手写文本扫描、人脸扫描、拼写纠正、诊断（任何类型）、等等等等。这只是冰山一角。 - keyser
这些具体示例使用了哪些算法？如果您能谈论这些所提到的算法，那么对我来说已经足够了。我会自行深入研究。 - user220201
所有算法都不是万能的，有些适用于某些问题，有些则不行。算法只是粗略的工具。在这个层面上，主要的区别是有监督学习和无监督学习，以及分类和回归。虽然我不是专家。 - keyser
1个回答
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无免费午餐定理指出，如果算法A在某个问题上表现优于算法B，则粗略地说必须存在恰好同样数量的其他问题，其中B胜过A。因此，将算法与特定用例联系起来是困难的。
如果您只寻找可以使用机器学习算法的用例，请访问https://www.kaggle.com/wiki/DataScienceUseCases。
更新：我刚刚发现http://pkghosh.wordpress.com ，看看吧。（带有算法的用例）
pkghosh的链接是整个博客，你能否更新它，加上你所说的那篇文章？ - Darpan
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