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機(jī)器學(xué)習(xí)中幾個(gè)常見模型的優(yōu)缺點(diǎn)
2018-08-20
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機(jī)器學(xué)習(xí)中幾個(gè)常見模型的優(yōu)缺點(diǎn)

樸素貝葉斯：優(yōu)點(diǎn)：對(duì)小規(guī)模的數(shù)據(jù)表現(xiàn)很好，適合多分類任務(wù)，適合增量式訓(xùn)練。

缺點(diǎn)：對(duì)輸入數(shù)據(jù)的表達(dá)形式很敏感（連續(xù)數(shù)據(jù)的處理方式）。

決策樹：優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算量簡(jiǎn)單，可解釋性強(qiáng)，比較適合處理有缺失屬性值的樣本，能夠處理不相關(guān)的特征。缺點(diǎn)：容易過(guò)擬合（后續(xù)出現(xiàn)了隨機(jī)森林，減小了過(guò)擬合現(xiàn)象）。

邏輯回歸：優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，分類時(shí)計(jì)算量非常小，速度很快，存儲(chǔ)資源低。缺點(diǎn)：容易欠擬合，一般準(zhǔn)確度不高；只能處理二分類問(wèn)題（softmax解決多分類），需線性可分。

損失函數(shù)：

KNN：優(yōu)點(diǎn)：思想簡(jiǎn)單，理論成熟，既可以用來(lái)做分類也可以用來(lái)做回歸； 可用于非線性分類；訓(xùn)練時(shí)間復(fù)雜度為O(n)；準(zhǔn)確度高，對(duì)數(shù)據(jù)沒(méi)有假設(shè)，對(duì)outlier不敏感。缺點(diǎn)：計(jì)算量大；樣本不平衡時(shí)的問(wèn)題；需要大量的內(nèi)存；未歸一化時(shí)影響很大。

SVM：優(yōu)點(diǎn)：可用于線性/非線性分類，也可以用于回歸；低泛化誤差；容易解釋；計(jì)算復(fù)雜度較低。缺點(diǎn)：對(duì)參數(shù)和核函數(shù)的選擇比較敏感；原始的SVM只比較擅長(zhǎng)處理二分類問(wèn)題。

損失函數(shù)：

歸一化的作用：

1.      提高梯度下降法求解最優(yōu)解的速度（很難收斂甚至不能收斂）；例如等高線：

2.      有可能提高精度；一些分類器需要計(jì)算樣本之間的距離，例如KNN，若一個(gè)特征值范圍較大，距離計(jì)算將取決于這個(gè)特征。


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