python中lcat是什么意思_lcatro/Machine-Learning-Note: 机器学习笔记
Machine Learning Note
机器学习笔记,后续整理一些Python 库使用方法与代码
学习资源
kNN k-邻近算法
优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定
缺点:计算复杂度高,空间复杂度高
适用数据范围:数值型和标称型
什么是数值型和标称型
标称型:标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值
数值型:数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值
决策树
优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据
缺点:可能会产生过度匹配问题
适用数据类型:数值型和标称型
朴素贝叶斯
优点: 在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题
缺点: 对于输入数据的准备方式较为敏感
适用数据类型: 标称型数据
logics 回归
优点: 计算代价不高,易于理解和实现
缺点: 容易欠拟合,分类精度可能不高
适用数据类型: 数值型和标称型数据
SVM 支持向量机
优点:泛化(由具体的,个别的扩大为一般的,就是说:模型训练完后的新样本)错误率低,计算开销不大,结果易理解
缺点:对参数调节和核函数的选择敏感,原始分类器不加修改仅适合于处理二分类问题
适用数据类型:数值型和标称型数据
深度学习
CNN
Python 库
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