機器學習各類算法的優缺點
目錄 1.邏輯回歸 2.支持向量機 3.決策樹 4.KNN算法 5.朴素貝葉斯算法 6.隨機森林 7.AdaBoost算法 8.GBDT算法 9.XGBoost 10.人工神經網絡 1.邏輯回歸 二項logistic回歸模型是一種分類模型，由條件概率分布P(Y|X ...
原文：機器學習（十一）—常用機器學習算法優缺點對比、適用條件
決策樹 適用條件：數據不同類邊界是非線性的，並且通過不斷將特征空間切分為矩陣來模擬。特征之間有一定的相關性。特征取值的數目應該差不多，因為信息增益偏向於更多數值的特征。 優點： .直觀的決策規則 .可以處理非線性特征 .考慮了變量之間的相互作用。 缺點： .容易過擬合 隨機森林 剪枝 .處理缺失數據時的困難 數據集中屬性間的相關性。 SVM 適用條件：特征空間大，可以處理非線性的特征。 優點： ...
2018-06-19 12:12 0 2757 推薦指數：
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