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机器学习的过程 (样本数大于50？ (预测种类 (是否有标签？ (样本数小于10万？ (线性 SVC (文本数据？ (k近邻分类…

- - - - 样本数小于10万？
        
        线性 SVC
        
        文本数据？
        
        朴素贝叶斯
        
        k近邻分类
        
        SVC/集成方法
        
        SGD 分类
        
        kernel approximation
      - 已知类别数量
        
        样本数小于1万？
        
        MiniBatch KMeans
        
        KMeans
        
        谱聚类/GMM
        
        样本数小于1万？
        
        MeanShift/VBGMM
        
        没有推荐方法
    - - 样本数小于10万
        
        SGD回归
        
        极少量特征是重要特征
        
        LASSO/ElasticNet
        
        岭回归/SVR(kernel='linear')
        
        SVR(kernel='rbf')/集成回归方法
      - 只是观察数据？
        
        随机 PCA
        
        样本数小于1万?
        
        Isomap/Spectral Embedding
        
        LLE
        
        核近似