机器学习十大经典算法入门

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. 只通过几个支持向量就确定了超平面，说明它不在乎细枝末节，所以不容易过拟合，但不能确保一定不会过拟合。可以处理复杂的非线性问题。 c. 高斯核函数 d. 缺点：计算量大 二，决策树（有监督算法，概率算法） a. 只接受离散特征，属于分类决策树。 b. 条件熵的计算

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