机器学习十大经典算法入门【转】

一，SVM（Support Vector Machine）支持向量机 a. SVM算法是介于简单算法和神经网络之间的最好的算法。 b. 只经过几个支持向量就肯定了超平面，说明它不在意细枝末节，因此不容易过拟合，但不能确保必定不会过拟合。能够处理复杂的非线性问题。 c. 高斯核函数 d. 缺点：计算量大 web 二，决策树（有监督算法，几率算法） a. 只接受离散特征，属于分类决策树。 b. 条件熵

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