常见分类算法的优缺点
常见分类算法的优缺点 ---摘自机器学习500问 贝叶斯分类 优点 1）所需估计的参数少，对于缺失数据不敏感。 2）有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。 缺点 1）假设属性之间相互独立，这往往并不成立。 （喜欢吃番茄、鸡蛋，却不 ...
原文：分类算法优缺点对比
贝叶斯分类器 优点：接受大量数据训练和查询时所具备的高速度，支持增量式训练 对分类器实际学习的解释相对简单 缺点：无法处理基于特征组合所产生的变化结果 决策树分类器 优点：很容易解释一个受训模型，而且算法将最为重要的判断因素都很好的安排在了靠近树的根部位置 能够同时处理分类数据和数值数据 很容易处理变量之间的相互影响 适合小规模数据 缺点：不擅长对数值结果进行预测 不支持增量式训练 神经网络 优 ...
2013-09-01 13:50 2 3877 推荐指数：
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