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各種機器學習分類模型的優缺點
時間 2020-12-27
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KNN: 依賴數據,無數學模型可言。適用於可容易解釋的模型。 對異常值敏感,容易受到數據不平衡的影響。 Bayesian: 基於條件概率, 適用於不同維度之間相關性較小的時候,比較容易解釋。也適合增量訓練,不必要再重算一遍。應用:垃圾郵件處理。 Decision Tree: 此模型更容易理解不同屬性對於結果的影響程度(如在第幾層)。可以同時處理不同類型的數據。但因爲追蹤結果只需要改變葉子節點的屬性
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