各种Python机器学习框架中有很多类型的算法，主要包括以下几种。
线性模型（线性回归、逻辑回归）。
非线性模型（支持向量机、k最邻近分类）。
基于树和集成的模型（决策树、随机森林、梯度提升树等）。
神经网络（人工神经网络、卷积神经网络、长短期记忆网络等）。
那么究竟用哪个呢？
答案是——这与要解决的问题有关。没有最好的算法，也没有最差的算法。随机森林也许处理回归类型问题很给力，而神经网络则适合处理特征量巨大的数据，有些算法还能够通过集成学习的方法组织在一起使用。只有通过实践和经验的积累，深入地了解各个算法，才能慢慢地形成“机器学习直觉”。遇见的多了，一看到问题，就知道大概何种算法比较适合。
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本文标题：算法没有好坏之分
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