我们知道有上千个分类器，最近有人告诉我，有人说adaboost就像脱壳的分类器。
- 有没有更好的算法（有那个投票的想法）
- 分类器的最新技术是什么。你有一个例子吗？
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首先，adaboost 是一种元算法，可与您最喜欢的分类器结合使用（在其之上）。其次，在一个问题域中运行良好的分类器通常在另一个问题域中运行不佳。请参阅无免费午餐维基百科页面。因此，您的问题不会有答案。尽管如此，了解人们在实践中使用什么可能会很有趣。
于 2011-02-27T07:26:40.933 回答
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Weka 和 Mahout 不是算法……它们是机器学习库。它们包括各种算法的实现。因此，您最好的选择是选择一个库并尝试几种不同的算法，看看哪种算法最适合您的特定问题（其中“效果最佳”将是训练成本、分类成本和分类准确性的函数）。
如果是我，我会从朴素贝叶斯、k-最近邻和支持向量机开始。它们代表了成熟的、易于理解的方法，但权衡非常不同。朴素贝叶斯很便宜，但不是特别准确。K-NN 在训练过程中很便宜，但在分类过程中（可能）很昂贵，虽然它通常非常准确，但很容易受到过度训练的影响。SVM 的训练成本很高，并且有很多元参数需要调整，但它们的应用成本很低，而且通常至少与 k-NN 一样准确。
如果您告诉我们更多有关您要解决的问题的信息，我们或许能够提供更有针对性的建议。但是，如果您只是在寻找一种真正的算法，那么没有一种——没有免费午餐定理保证了这一点。
于 2011-03-10T19:51:45.303 回答
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Apache Mahout（开源，java）似乎获得了很大的动力。
于 2011-02-28T07:58:20.840 回答
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Weka是一个非常流行且稳定的机器学习库。它已经存在了很长一段时间，并以Java.
于 2011-02-28T08:01:32.390 回答
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哈斯蒂等人。(2013, The Elements of Statistical Learning) 得出结论，梯度提升机是最好的“现成”方法。与您遇到的问题无关。定义（参见第 352 页）：“现成”方法是一种可以直接应用于数据的方法，无需大量耗时的数据预处理或仔细调整学习过程。
还有一点旧的含义：事实上，Breiman (NIPS Workshop, 1996) 将带有树的 AdaBoost 称为“世界上最好的现成分类器”（另见 Breiman (1998)）。
于 2016-04-16T17:57:16.130 回答