缺点：趋向过拟合 可能或陷于局部最小值中 没有在线学习 回归（Regression）算法 回归是用于估计两种变量之间关系的统计过程。当用于分析因变量和一个 多个自变量之间的关系时，该算法能提供很多建模和分析多个变量的技巧。具体一点说，回归分析可以帮助我们理解当任意一个自变量变化，另一个自变量不变时，因变量变化的...
它的主要缺点是它不能学习特征间的相互作用,用mRMR中R来讲,就是特征冗余。引用一个比较经典的例子,比如,虽然你喜欢BradPitt和TomCruise的电影,但是它不能学习出你不喜欢他们在一起演的电影。 优点: · 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。 · 对小规模的数据表现很好,能个...
当然，朴素贝叶斯算法的缺点也是很明显的，朴素贝叶斯算法的缺点有四点，第一就是需要计算先验概率。第二就是分类决策存在错误率。第三就是对输入数据的表达形式很敏感。第四就是对由于使用了样本属性独立性的假设，所以如果样本属性有关联时其效果不好。那么朴素贝叶斯应用领域是什么呢？其实朴素贝叶斯算法...
本人认为这是逻辑(线性)回归最大的优点,应该是机器学习算法中可解释最强的,因为它训练的参数即为每个特征的权重,并且能够定位到每个样本的可解释,而且它的输出为概率值; 计算量小,速度很快,存储资源低,工程上实现简单,广泛应用于工业界。 逻辑(线性)回归的缺点: 它最大的缺点就是对特征工程要求较高,主要体现在以...
缺点: 趋向过拟合 可能或陷于局部最小值中 没有在线学习 回归(Regression)算法 回归是用于估计两种变量之间关系的统计过程。当用于分析因变量和一个 多个自变量之间的关系时,该算法能提供很多建模和分析多个变量的技巧。具体一点说,回归分析可以帮助我们理解当任意一个自变量变化,另一个自变量不变时,因变量变化的典型...
11. 贝叶斯算法(Bayesian Algorithms) 12. 关联规则学习算法(Association Rule Learning Algorithms) 13. 图模型(Graphical Models) 01 正则化算法(Regularization Algorithms) 它是另一种方法(通常是回归方法)的拓展,这种方法会基于模型复杂性对其进行惩罚,它喜欢相对简单能够更好的泛化的模型。
贝叶斯算法(Bayesian Algorithms) 关联规则学习算法(Association Rule Learning Algorithms) 图模型(Graphical Models) 正则化算法(Regularization Algorithms) 它是另一种方法(通常是回归方法)的拓展,这种方法会基于模型复杂性对其进行惩罚,它喜欢相对简单能够更好的泛化的模型。
11. 贝叶斯算法(Bayesian Algorithms) 12. 关联规则学习算法(Association Rule Learning Algorithms) 13. 图模型(Graphical Models) 01 正则化算法(Regularization Algorithms) 它是另一种方法(通常是回归方法)的拓展,这种方法会基于模型复杂性对其进行惩罚,它喜欢相对简单能够更好的泛化的模型。
缺点: 需要大量的维护工作 决策树算法(Decision Tree Algorithm) 决策树学习使用一个决策树作为一个预测模型,它将对一个 item(表征在分支上)观察所得映射成关于该 item 的目标值的结论(表征在叶子中)。 树模型中的目标是可变的,可以采一组有限值,被称为分类树;在这些树结构中,叶子表示类标签,分支表示表征这些...
缺点:趋向过拟合,可能或陷于局部最小值中,没有在线学习 回归(Regression)算法 回归是用于估计两种变量之间关系的统计过程。当用于分析因变量和一个 多个自变量之间的关系时,该算法能提供很多建模和分析多个变量的技巧。具体一点说,回归分析可以帮助我们理解当任意一个自变量变化,另一个自变量不变时,因变量变化的典型值...