機器學習-監督學習常見算法優缺點

文章目錄 1. SVM 1.1 優點 1.2 缺點 1.3 適用場景 2. 樸素貝葉斯 2.1 優點 2.2 缺點 2.3 適用場景 3. 樹模型 1. SVM 1.1 優點 SVM在解決小樣本，非線性以及高維特徵中表現出許多特有的優勢。 SVM基於有限的樣本信息在模型的複雜度和模型準確性之間尋求最佳折中，以獲得最好的預測效果。 1.2 缺點 在數據量大的情況下運算複雜度高，不適合處理過大的數據。

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