机器学习常见算法优缺点总结
K近邻：算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。 优点： 1.简单好用，容易理解，精度高，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归； 2.可用于数值型数据和离散型数据； 3.训练时间复杂度为O(n)；无数据输入假定； 4.对异常值不敏感 缺点： 1.计算复杂性高；空间复杂性高 ...
原文：机器学习常见的分类算法的优缺点
. 前言 在机器学习中，种类最多的一类算法要属很类算法，本文对机器学习中的各种分类算法的优缺点做一个总结。 . 贝叶斯分类法 . 优点 所需估计的参数少，对于缺失数据不敏感。 有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。 . 缺点 假设属性之间相互独立，这往往并不成立。 喜欢吃番茄 鸡蛋，却不喜欢吃番茄炒蛋 。 需要知道先验概率。 分类决策存在错误率。 . 决策树 . 优点 不需要任何领域知识或参数 ...
2019-02-12 08:25 0 1993 推荐指数：
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