Python机器学习019：哪种机器学习算法适合你？| 线性模型 | 逻辑回归 | 最近邻 | 决策树 | SVM | 朴素贝叶斯 | 集成算法 |浅层神经网络 | 深层神经网络

你有数据和应用程序，但应先尝试哪个算法？无论你选择哪个算法，都有好的地方和不好的地方。下面介绍一些选择机器学习算法的基本原则。

1. 根据数据集的大小选择

算法对数据集的大小非常敏感。虽然没有绝对的规则来规定 50 MB 以下或 1 TB 以上的数据集应使用哪种算法，但考虑到你拥有的数据量并假设您的样本数据集是平衡的，下面给出参考：

• 小型：决策树、逻辑回归、线性模型
• 中型：SVM、朴素贝叶斯、最近邻、浅层神经网络
• 大型：深度神经网络（深层神经网络、深度学习，都是一个意思）、集成算