机器学习（十一）—常用机器学习算法优缺点对比、适用条件
1、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：1.直观的决策规则；2.可以处理非线性特征；3.考虑了变量之间的相互作用。 缺点：1.容易过拟合 ...
原文：5种常用的机器学习模型及其优缺点，都在这里了
摘要：机器学习模型中有许多种不同方法可以用来解决分类和回归问题。在此尝试对每种模型的算法模式进行简要总结，希望能帮助你找着适合特定问题的解决方法。 机器学习模型中有许多种不同方法可以用来解决分类和回归问题。对同一个问题来说，这些不同模型都可以被当成解决问题的黑箱来看待。然而，每种模型都源自于不同的算法，在不同的数据集上的表现也各不相同。最好的方法是使用交叉比对的方式来决定在待测试数据上哪种模型的 ...
2020-07-03 11:07 2 2355 推荐指数：
相关推荐
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 ...
几种机器学习算法的优缺点
1决策树（Decision Trees）的优缺点 决策树的优点： 一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二、 对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.不需要预处理数据 ...
各种机器学习方法的优缺点
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.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 ...
现代机器学习算法的优缺点
原文地址：https://elitedatascience.com/machine-learning-algorithms 在本指南中，我们将通过现代机器学习算法进行实用，简洁的介绍。虽然存在其他类似的指南列表，但它们并没有真正解释每种算法的实际权衡，这是我们希望在这里做的 ...
关于哈希的一切，都在这里了！
前言 本文收录于专辑：http://dwz.win/HjK，点击解锁更多数据结构与算法的知识。 你好，我是彤哥。 上一节，我们一起学习了，在Java中如何构建高性能队列，里面牵涉到很多底层的知识，不知道你有Get到多少呢？！ 本节，我想跟着大家一起重新学习下关于哈希的一切——哈希 ...
机器学习 涉及内容、模型适用范围 、优缺点总结
机器学习【一】K最近邻算法 涉及内容： 分类——————数据集生成器、KNN拟合数据 多元分类————生成数据集、KNN拟合 回归分析————用于回归分析的数据集生成器、KNN拟合、调整近邻数 KNN实战—酒的分类————数据集有哪些键、生成训练集和测试集、KNN拟合、新样本的分类进行 ...
干货！所有常用的原型设计工具都在这里了
本文列举了20余款当前国内外比较火爆的原型设计工具。我把它们分为以下五类： 1. 交互原型设计工具（仅限页面交互） 2. 手机原型工具 ...