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.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 三、 能够同时处理数据型和常规型 ...

1 贝叶斯分类器 　　优点：接受大量数据训练和查询时所具备的高速度，支持增量式训练；对分类器实际学习的解释相对简单 　　缺点：无法处理基于特征组合所产生的变化结果 2 决策树分类器 　　优点：很容易解释一个受训模型，而且算法将最为重要的判断因素都很好的安排在了靠近树的根部 ...

转摘自http://www.cnblogs.com/denny402/p/5032839.html opencv3中的ml类与opencv2中发生了变化，下面列举opencv3的机器学习类方法实例： 用途是opencv自带的ocr样本的分类功能，其中神经网络和adaboost训练速度很慢 ...

SVM有如下主要几个特点： (1) 非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射； (2) 对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心； (3) 支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用 ...

常见分类算法的优缺点 ---摘自机器学习500问 贝叶斯分类 优点 1）所需估计的参数少，对于缺失数据不敏感。 2）有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。 缺点 1）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 ...

一、KNN算法原理 　　K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法。 　　它的基本思想是： 在训练集中数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别 ...

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 ...

sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm im ...