杂记----稳定基学习器与不稳定基学习器

本文探讨了机器学习中稳定基学习器如线性学习器、支持向量机及不稳定基学习器如决策树、神经网络的区别。稳定基学习器对数据扰动不敏感,而后者对训练样本的变化极为敏感。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

稳定基学习器:线性学习器,支持向量机,朴素贝叶斯,k近邻学习器等。

这类基学习器对数据样本的扰动不敏感。

不稳定基学习器:决策树,神经网络等。

训练样本稍有变化都会造成明显的不同。

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