常見機器學習方法的優缺點及適用場景：朴素貝葉斯
朴素貝葉斯（Naive Bayes） 特點：基於貝葉斯定義和特征條件(屬性)獨立假設的分類器方法 優點：模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，算法也比較簡單，具有很好的模型的可解釋性。 朴素貝葉斯模型與其他分類方法相比具有最小的理論誤差率。 缺點：屬性之間相互獨立 ...
原文：各種機器學習方法的優缺點
http: www.cnblogs.com tornadomeet p .html 朴素貝葉斯的優點： 對小規模的數據表現很好，適合多分類任務，適合增量式訓練。 缺點： 對輸入數據的表達形式很敏感。 決策樹的優點： 計算量簡單，可解釋性強，比較適合處理有缺失屬性值的樣本，能夠處理不相關的特征 缺點： 容易過擬合 后續出現了隨機森林，減小了過擬合現象 Logistic回歸優點： 實現簡單 分類時計算 ...
2014-02-23 16:45 0 2410 推薦指數：
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