機器學習常見算法優缺點總結
K近鄰：算法采用測量不同特征值之間的距離的方法進行分類。 優點： 1.簡單好用，容易理解，精度高，理論成熟，既可以用來做分類也可以用來做回歸； 2.可用於數值型數據和離散型數據； 3.訓練時間復雜度為O(n)；無數據輸入假定； 4.對異常值不敏感 缺點： 1.計算復雜性高；空間復雜性高 ...
原文：機器學習常見的分類算法的優缺點
. 前言 在機器學習中，種類最多的一類算法要屬很類算法，本文對機器學習中的各種分類算法的優缺點做一個總結。 . 貝葉斯分類法 . 優點 所需估計的參數少，對於缺失數據不敏感。 有着堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。 . 缺點 假設屬性之間相互獨立，這往往並不成立。 喜歡吃番茄 雞蛋，卻不喜歡吃番茄炒蛋 。 需要知道先驗概率。 分類決策存在錯誤率。 . 決策樹 . 優點 不需要任何領域知識或參數 ...
2019-02-12 08:25 0 1993 推薦指數：
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