RF，SVM和NN的优缺点
1. 随机森林优缺点 随机森林（RF）是Bagging的一个扩展变体。RF在以决策树为基分类器进行集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。 Bagging就是对数据集训练多个基分类器，然后将基分类器得到的结果进行投票表决作为最终分类的结果。基分类器在构建过程中需要尽可能保证 ...
原文：SVM的优缺点
优点 可用于线性 非线性分类，也可以用于回归，泛化错误率低，也就是说具有良好的学习能力，且学到的结果具有很好的推广性。 可以解决小样本情况下的机器学习问题，可以解决高维问题，可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题。 SVM是最好的现成的分类器，现成是指不加修改可直接使用。并且能够得到较低的错误率，SVM可以对训练集之外的数据点做很好的分类决策。 缺点 对参数调节和和函数的选择敏感。 ...
2019-07-23 11:41 0 2067 推荐指数：
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