机器学习各类算法的优缺点
目录 1.逻辑回归 2.支持向量机 3.决策树 4.KNN算法 5.朴素贝叶斯算法 6.随机森林 7.AdaBoost算法 8.GBDT算法 9.XGBoost 10.人工神经网络 1.逻辑回归 二项logistic回归模型是一种分类模型，由条件概率分布P(Y|X ...
原文：机器学习（十一）—常用机器学习算法优缺点对比、适用条件
决策树 适用条件：数据不同类边界是非线性的，并且通过不断将特征空间切分为矩阵来模拟。特征之间有一定的相关性。特征取值的数目应该差不多，因为信息增益偏向于更多数值的特征。 优点： .直观的决策规则 .可以处理非线性特征 .考虑了变量之间的相互作用。 缺点： .容易过拟合 随机森林 剪枝 .处理缺失数据时的困难 数据集中属性间的相关性。 SVM 适用条件：特征空间大，可以处理非线性的特征。 优点： ...
2018-06-19 12:12 0 2757 推荐指数：
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