P2 · 辨識即可
機器學習
傳統機器學習模型 (Classical Machine Learning Models)
是什麼
深度學習興起前就常用、結構相對簡單的演算法，例如線性／邏輯迴歸、決策樹、SVM、KNN、樸素貝氏；多半需要人工設計特徵。
解決什麼問題
資料量不大、要求可解釋或運算資源有限時，常比深度學習更快、更實用。
考場 Trigger
- 邏輯迴歸／決策樹／SVM
- 表格資料、樣本數有限
- 需人工設計特徵
容易搞混
深度學習的自動特徵學習分類、迴歸與分群
初級深度
看到名稱能辨識其類型與主要用途即可。
中級深度
中級多考選型取捨：大量已標註、多類別且要求快速訓練與上線時，要能判斷多類別羅吉斯迴歸比 SVM One-vs-One 更有效率。