1決策樹（Decision Trees）的優缺點 決策樹的優點： 一、 決策樹易於理解和解釋.人們在通過解釋后都有能力去理解決策樹所表達的意義。 二、 對於決策樹，數據的准備往往是簡單或者是不必要的.其他的技術往往要求先把數據一般化，比如去掉多余的或者空白的屬性 ...

1 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 2 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 ...

轉摘自http://www.cnblogs.com/denny402/p/5032839.html opencv3中的ml類與opencv2中發生了變化，下面列舉opencv3的機器學習類方法實例： 用途是opencv自帶的ocr樣本的分類功能，其中神經網絡和adaboost訓練速度很慢 ...

SVM有如下主要幾個特點： (1) 非線性映射是SVM方法的理論基礎,SVM利用內積核函數代替向高維空間的非線性映射； (2) 對特征空間划分的最優超平面是SVM的目標,最大化分類邊際的思想是SVM方法的核心； (3) 支持向量是SVM的訓練結果,在SVM分類決策中起決定作用 ...

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 ...

一、KNN算法原理 　　K近鄰法(k-nearst neighbors,KNN)是一種很基本的機器學習方法。 　　它的基本思想是： 在訓練集中數據和標簽已知的情況下，輸入測試數據，將測試數據的特征與訓練集中對應的特征進行相互比較，找到訓練集中與之最為相似的前K個數據，則該測試數據對應的類別 ...

夠得到較低的錯誤率，SVM可以對訓練集之外的數據點做很好的分類決策。 缺點 對參數調節和和 ...

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