各种机器学习技术支持哪些类型的变量

Question

是否有人知道是否有人制作了一份备忘单（最好是汇总表），其中包含各种机器学习技术（例如 kNN、回归树、朴素贝叶斯、线性回归、神经网络等）以及类型他们接受的因变量和自变量（连续、分类、二元等）？

我意识到这里可能有很多不稳定的灰色区域，但某种通用指南可能有助于熟悉这些工具。我已经做了很多谷歌搜索，还没有出现这样的结果。

干杯

Answer 1

查看http://ml-cheatsheet.readthedocs.io/en/latest/

它涵盖了基本的回归以及流行的神经网络架构。

还可以查看这个简洁的信息图：https://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2017/04/12/machine-learning-algorithm-use/

也不错：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/algorithm-cheat-sheet