1. 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。 2. 貝葉斯分類法 2.1 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。 2.2 缺點 假設屬性之間相互獨立 ...

數據建模指的是對現實世界各類數據的抽象組織，建立一個適合的模型對數據進行處理。 建模數據的抽取，清洗和加工以及建模算法的訓練和優化會涉及大量的計算機語言和技術。比如：數據查詢語言SQL；數據環境Hadoop和Spark；數據操作系統Linux； 數據分析軟件R、Python、SAS、Matlab ...

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 ...

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 ...

快。 4、決策樹可以很好的擴展到大型數據庫中，同時它的大小獨立於數據庫大小。 二、決策樹缺點 1、對缺失數據 ...

一、概述 在安全領域，利用密鑰加密算法來對通信的過程進行加密是一種常見的安全手段。利用該手段能夠保障數據安全通信的三個目標： 1、數據的保密性，防止用戶的數據被竊取或泄露2、保證數據的完整性，防止用戶傳輸的數據被篡改3、通信雙方的身份確認，確保數據來源與合法的用戶 而常見的密鑰 ...

一、冒泡排序 已知一組無序數據a[1]、a[2]、……a[n]，需將其按升序排列。首先比較a[1]與 a[2]的值，若a[1]大於a[2]則交換兩者的值，否則不變。再比較a[2]與a[3]的值，若 ...

器的優缺點 1.SRC 1）、SRC對測試集中的噪聲比較魯棒，但是當訓練集中同樣含有噪聲時，效果往往較 ...