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機器學(xué)習(xí)中幾個常見模型的優(yōu)缺點
2018-08-20
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機器學(xué)習(xí)中幾個常見模型的優(yōu)缺點

樸素貝葉斯：優(yōu)點：對小規(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：對輸入數(shù)據(jù)的表達形式很敏感（連續(xù)數(shù)據(jù)的處理方式）。

決策樹：優(yōu)點：計算量簡單，可解釋性強，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：容易過擬合（后續(xù)出現(xiàn)了隨機森林，減小了過擬合現(xiàn)象）。

邏輯回歸：優(yōu)點：實現(xiàn)簡單，分類時計算量非常小，速度很快，存儲資源低。缺點：容易欠擬合，一般準(zhǔn)確度不高；只能處理二分類問題（softmax解決多分類），需線性可分。

損失函數(shù)：

KNN：優(yōu)點：思想簡單，理論成熟，既可以用來做分類也可以用來做回歸； 可用于非線性分類；訓(xùn)練時間復(fù)雜度為O(n)；準(zhǔn)確度高，對數(shù)據(jù)沒有假設(shè)，對outlier不敏感。缺點：計算量大；樣本不平衡時的問題；需要大量的內(nèi)存；未歸一化時影響很大。

SVM：優(yōu)點：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；計算復(fù)雜度較低。缺點：對參數(shù)和核函數(shù)的選擇比較敏感；原始的SVM只比較擅長處理二分類問題。

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；一些分類器需要計算樣本之間的距離，例如KNN，若一個特征值范圍較大，距離計算將取決于這個特征。


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