現代機器學習算法的優缺點
。 我們將根據自己的經驗討論每種算法的優缺點。 對機器學習算法進行分類是棘手的，有幾種合理的方法; 機器學習算法可以 ...
原文：機器學習各類算法的優缺點
目錄 .邏輯回歸 .支持向量機 .決策樹 .KNN算法 .朴素貝葉斯算法 .隨機森林 .AdaBoost算法 .GBDT算法 .XGBoost .人工神經網絡 .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 表示，形式為參數化的logistic分布。這里隨機變量X取值為實數，隨機變量Y取值為 或 。可以通過有監督的方法來估計模型參數。優點： . 計算代價不高，易於 ...
2020-04-23 15:45 0 1622 推薦指數：
相關推薦
幾種機器學習算法的優缺點
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.不需要預處理數據 ...
機器學習算法總結及優缺點介紹
思考：可以從下面幾個方面來看你要選擇哪個算法比較合適： 訓練樣本的數量 特征空間的維數 我是否期望問題是【線性可分離】的嗎？（線性可分離就是指不同類問題在圖中用直線能完全分開） 特征是否是獨立的 希望特征與目標變量是【線性可分離】的嗎？ 過度擬合是否將成為一個問題？ 系統在速度 ...
機器學習算法優缺點及其應用領域
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 ...
機器學習--線性回歸算法的原理及優缺點
一、線性回歸算法的原理 回歸是基於已有數據對新的數據進行預測，比如預測股票走勢。這里我們主要講簡單線性回歸。基於標准的線性回歸，可以擴展出更多的線性回歸算法。 線性回歸就是能夠用一個直線較為精確地描述數據之間的關系，這樣當出現新的數據的時候，就能夠預測出一個簡單的值。 線性回歸 ...
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 ...
常見機器學習算法優缺點
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 ...
機器學習算法優缺點及其應用領域
決策樹一、 決策樹優點1、決策樹易於理解和解釋，可以可視化分析，容易提取出規則。 2、可以同時處理標稱型和數值型數據。 3、測試數據集時，運行速度比較快。 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、對缺失數據處理比較困難。 2、容易出現 ...