常用机器学习算法优缺点及其应用领域

北京 | 高性能计算之GPU CUDA课程11月24—26日 3天密集学习 快速带你晋级 阅读全文 > 决策树 决策树优点 1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。 2、可以同时处理标称型和数值型数据。 3、测试数据集时，运行速度比较快。 4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。 决策树缺点 1、对缺失数据处理比较困难。 2、容易出现过拟合问题。 3

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