常見分類算法的優缺點
常見分類算法的優缺點 ---摘自機器學習500問 貝葉斯分類 優點 1）所需估計的參數少，對於缺失數據不敏感。 2）有着堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。 缺點 1）假設屬性之間相互獨立，這往往並不成立。 （喜歡吃番茄、雞蛋，卻不 ...
原文：分類算法優缺點對比
貝葉斯分類器 優點：接受大量數據訓練和查詢時所具備的高速度，支持增量式訓練 對分類器實際學習的解釋相對簡單 缺點：無法處理基於特征組合所產生的變化結果 決策樹分類器 優點：很容易解釋一個受訓模型，而且算法將最為重要的判斷因素都很好的安排在了靠近樹的根部位置 能夠同時處理分類數據和數值數據 很容易處理變量之間的相互影響 適合小規模數據 缺點：不擅長對數值結果進行預測 不支持增量式訓練 神經網絡 優 ...
2013-09-01 13:50 2 3877 推薦指數：
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