機器學習常用算法整理

一，SVM（Support Vector Machine）支持向量機  a. SVM算法是介於簡單算法和神經網絡之間的最好的算法。  b. 只通過幾個支持向量就確定了超平面，說明它不在乎細枝末節，所以不容易過擬合，但不能確保一定不會過擬合。可以處理複雜的非線性問題。  c. 高斯核函數  d. 缺點：計算量大  二，決策樹（有監督算法，概率算法）  a. 只接受離散特徵，屬於分類決策樹。  b.

>>阅读原文<<