特征独立性假设：朴素贝叶斯算法假设所有的特征都是相互独立的，尽管在实际情况中这个假设往往不成立，但这...
对于样本量小且特征结构简单的场景，svm和决策树可能是不错的选择。而当数据包含大量离散特征，或追求高效的分类性能时，决策树可能更胜一筹。贝叶斯分类器则适用于数据分布特征明确且计算资源有限的情况。综上所述，选择哪种模型，关键在于理解你的数据特性和应用场景，做出最适合的决策。
决策树系列：基于信息论的分类器，十分适合离散特征的处理。对于离散特征，其它很多模型都需要对其进行编码...
一文看懂随机森林——机器学习十大算法! | ✅ 随机森林是一种监督式学习算法,适用于分类和回归问题。它可以用于数据挖掘,计算机视觉,自然语言处理等领域。随机森林是在决策树的基础上构建的。随机森林的一个重要特点是它可以减少决策树由于过度拟合数据而导致的过拟合,从而提高模型的性能。
决策树是一个分而治之的递归过程。开始，构建根节点，将所有训练数据都放在根节点。然后，选择一个最优...
Tree：树就不提了，在线性分类器（logisitc、LDA）表现越来越差的年代里，对空间进行块状分割的算法能够...