各個分類算法優缺點

樸素貝葉斯的主要優勢有： 算法 1）樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有穩定的分類效率。數據庫 2）對小規模的數據表現很好，能個處理多分類任務，適合增量式訓練，尤爲是數據量超出內存時，咱們能夠一批批的去增量訓練。編程 3）對缺失數據不太敏感，算法也比較簡單，經常使用於文本分類。網絡 樸素貝葉斯的主要缺點有：　　　框架 1） 理論上，樸素貝葉斯模型與其餘分類方法相比具備最小的偏差率。可是實際上並不是

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