常见机器学习方法的优缺点及适用场景：朴素贝叶斯
朴素贝叶斯（Naive Bayes） 特点：基于贝叶斯定义和特征条件(属性)独立假设的分类器方法 优点：模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，具有很好的模型的可解释性。 朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的理论误差率。 缺点：属性之间相互独立 ...
原文：各种机器学习方法的优缺点
http: www.cnblogs.com tornadomeet p .html 朴素贝叶斯的优点： 对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感。 决策树的优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征 缺点： 容易过拟合 后续出现了随机森林，减小了过拟合现象 Logistic回归优点： 实现简单 分类时计算 ...
2014-02-23 16:45 0 2410 推荐指数：
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