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：各种机器学习算法的优缺点（未完成）
.线性回归 线性回归是回归任务最常用的算法。它最简的形式，是用一个连续的超平面来拟合数据集 比如，当你仅有两个变量时就用一条直线 。如果数据集内的变量存在线性关系，拟合程度就相当高。 在实践中，简单线性回归通常会被其正则化形式 LASSO Ridge 及弹性网络 所取代。正则化是对过多回归系数所采取的一种避免过拟合的惩罚技巧，同时，惩罚的强度需要被平衡好。 线性回归是回归任务最常用的算法。它最简 ...
2018-09-27 17:56 0 1471 推荐指数：
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