機器學習（十一）—常用機器學習算法優缺點對比、適用條件
1、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：1.直觀的決策規則；2.可以處理非線性特征；3.考慮了變量之間的相互作用。 缺點：1.容易過擬合 ...
原文：5種常用的機器學習模型及其優缺點，都在這里了
摘要：機器學習模型中有許多種不同方法可以用來解決分類和回歸問題。在此嘗試對每種模型的算法模式進行簡要總結，希望能幫助你找着適合特定問題的解決方法。 機器學習模型中有許多種不同方法可以用來解決分類和回歸問題。對同一個問題來說，這些不同模型都可以被當成解決問題的黑箱來看待。然而，每種模型都源自於不同的算法，在不同的數據集上的表現也各不相同。最好的方法是使用交叉比對的方式來決定在待測試數據上哪種模型的 ...
2020-07-03 11:07 2 2355 推薦指數：
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