不同分类算法的优缺点是什么？（值得推荐）

最新推荐文章于 2025-04-21 14:50:15 发布
置顶 最新推荐文章于 2025-04-21 14:50:15 发布
阅读量1.1w 收藏 26
点赞数 3
分类专栏： Machine Learning Algorithm 文章标签： 逻辑回归 SVM 决策树  机器许学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/niutianzhuang/article/details/79774109
版权
本文深入浅出地探讨了不同分类算法的优缺点，包括逻辑回归、支持向量机（SVM）和决策树。逻辑回归适合线性可分且特征线性的情况，具有抗噪声能力；SVM适用于非线性问题，但训练过程较慢；决策树集（如随机森林）能处理非线性和大量样本，易于理解和调试。建议先尝试简单算法，如逻辑回归，再逐步考虑更复杂的模型。

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

最低0.47元/天 解锁文章
机器学习之多种算法优缺点总结及优化方法
平原的博客
08-08 6812
一、无监督算法： 1、聚类算法：Kmeans 2、关联规则算法：Apriori 二、有监督算法 1、分类算法 决策树(Decision Tree) 支持向量机(SVM) K近邻(kNN，k-NearestNeighbor) 朴素贝叶斯 逻辑回归 2、回归算法 线性回归 多项式回归 3、集成算法 a、bagging（Bootstrapped Aggregation） 随机森林 ...
诚之和:Python机器学习算法之决策树算法的实现与优缺点
weixin_45378258的博客
08-16 262
在机器学习算法中，决策树算法是一种经常使用的预测算法。今天我们通过介绍决策树算法的实现和决策树算法的优缺点，来了解一下决策树算法。 1.算法概述 决策树算法是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。 分类算法是利用训练样本集获得分类函数即分类模型(分类器)，从而实现将数据集中的样本划分到各个类中。分类模型通过学习训练样本中属性集与类别之间的潜在关系，并以此为依据对新样本属于哪一类进行预测。 决策树算法是直观运用
从零开始学C++之STL（四）：算法简介、7种算法分类
Meditation
07-25 4042
一、算法 算法是以函数模板的形式实现的。常用的算法涉及到比较、交换、查找、搜索、复制、修改、移除、反转、排序、合并等等。 算法并非容器类型的成员函数，而是一些全局函数，要与迭代器一起搭配使用。 算法的优势在于只需实作一份，可以适应所有的容器，不必为每一种容器量订制。也可以与用户定义的容器搭配。 算法尾词： _if 比如find（按某个值来查找）,find_i
不同分类算法的优缺点是什么？
一只小Kevin的博客
06-23 2万+
本文从外网上摘取了几个不错的关于介绍在机器学习中不同分类方法的文章并翻译，用于记录、学习和分享。水平有限，如果文中有错误之处希望能得到大家的指正。
详解机器学习各算法的优缺点！！
最新发布
一个不怎么正经的算法工程师的博客~不定期更新一些我所覆盖领域的干货~~~包你满意噢~~
04-21 1330
在机器学习这个 “工具库” 里，算法就像各种各样的工具，每一种都有自己的 “脾气” 和 “特长”。有些算法擅长找规律，有些算法能快速分类，还有些在处理复杂数据时特别厉害。而且，就像锤子适合敲钉子、螺丝刀适合拧螺丝一样，不同算法在不同的任务里才能发挥出最大作用。比如预测明天会不会下雨、给电影评论分好评差评，用的算法可能都不一样。今天，我就给大家唠唠那些最常用的机器学习算法。不光讲讲它们分成哪些类型，还会说说每种类型好用在哪、不太适合什么场景，让大家一看就明白怎么选合适的算法！回归正则化算法集成算法。
图像分类算法
12-14
这是09年发表在计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上的论文源码，里面包含了图像分类的基本方法，对于图像分类效果非常好
基本的图像分类对比
01-15
支持向量机是一种基于统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的机器学习系统，主要用来处理二元样本的分类问题，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷，来获得最好的推广能力，要求分类线不但能将两类无错误地分开，而且要使两类的分类间隔最大，前者是保证经验风险最小（如使训练误差为0），而使分类间隔最大实际上就是使置信范围最小，
算法的类型
轻轻草原
01-04 1040
所有的算法可以大约分为以下三种类型： 1．贪婪算法(greedy<wbr>algorithm) </wbr> 该算法每一步所做的都是当时最紧迫、最有利或许最满意的，不会思考所做的成果，直到完成任务。这种算法的稳定性很差，很简单带来严重成果，可是，若是方向正确，那该算法也是高效的。 2．分治算法(divide-and-conquer<wbr>algori...
【智能算法与技术应用】传统算法与现代算法对比：分析不同算法的优缺点及其适用场景。
[【智能算法与技术应用】传统算法与现代算法对比：分析不同算法的优缺点及其适用场景。](https://www.altexsoft.com/static/blog-post/2023/11/bccda711-2cb6-4091-9b8b-8d089760b8e6.webp) # 1. 算法概述与分类 在...
Decision Tree 是机器学习的门槛？决策树原理，6个优缺点，3个算法，ID3算法自实现
lindaicoding的博客
08-11 1463
一.scikit-learn中两个决策树算法 　　　　scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier，而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor。两者的参数定义几乎完全相同，但是意义不全相同。下面就对DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor的一个小结。 一、Decision Tree Classificat.
图像分类方法总结
热门推荐
学习日常分享
05-15 2万+
1. 图像分类问题描述 图像分类问题是计算机视觉领域的基础问题，它的目的是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，实现最小的分类误差。具体任务要求是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。总体来说，对于单标签的图像分类问题，它可以分为跨物种语义级别的图像分类，子类细粒度图像分类，以及实例级图像分类三大类别。因为VOC数据集是不同物种类别的数据集，所以本文主要研究讨论跨物种语义级别的图像分类任务。 通常图像分类任务存在以下技术难点： （1）视角变化：同一个物体，摄像机可以从多个角度来展现。 （2）大小变
算法-种类
weixin_34192816的博客
07-17 91
（一）基本算法 : 1.枚举 2.搜索: 深度优先搜索 广度优先搜索 启发式搜索 遗传算法 （二）数据结构的算法 （三）数论与代数算法 （四）计算几何的算法：求凸包 （五）图论 算法： 1.哈夫曼编码 2.树的遍历 3.最短路径 算法 4.最小生成树 算法 5.最小树形图 6.网络流 算法 7.匹配算法 （六）动态规划 （七）其他： 1.数值分析 2.加密算法 3.排序 算法 4.检索...
算法有哪些分类
qq_23314263的博客
05-10 1046
这些分类只是算法领域中的一部分，实际上算法的种类非常丰富，并且随着技术的发展和问题的复杂化，新的算法和算法思想不断涌现。
算法的分类
chenbinkria的博客
08-07 1154
算法是一个笼统的概念，我理解为解决问题的最好的方式，方法，策略，而对于计算机解决问题往往意味者计算，简而言之为算法。 算法根据用途大致可以分为： 基本算法、 数据结构的算法 数论与代数算法、 计算几何的算法、 图论的算法、 动态规划以及数值分析、 加密算法、 排序算法、 检索算法、 随机化算法、 并行算法， 厄米变形模型， 随机森林算法， 分类算法（解决数据挖掘问题）...
计算机视觉入门--图像分类简介及算法
KobeLovesDawn的博客
02-07 1万+
简介 图像分类的任务就是给定一个图像，正确给出该图像所属的类别。对于超级强大的人类视觉系统来说，判别出一个图像的类别是件很容易的事，但是对于计算机来说，并不能像人眼那样一下获得图像的语义信息。 计算机能看到的只是一个个像素的数值，对于一个RGB图像来说，假设图像的尺寸是32*32，那么机器看到的就是一个形状为3*32*32的矩阵，或者更正式地称其为“张量”（“张量”简单来说就是高维的矩阵），那么...
排序算法的种类
沙漠飞鱼的博客
12-11 643
排序算法有四种： 1、交换排序：包括冒泡排序，快速排序； 2、选择排序：直接选择排序，堆排序； 3、插入排序：直接插入排序，希尔排序； 4、归并排序：合并排序；
基础夯实：基础数据结构与算法(二)
熊泽-学习中的苦与乐
01-19 4226
基础夯实：基础数据结构与算法（二）常见的10种算法1、递归算法例题1：计算n！例题2：斐波那契数列例题3：递归将整形数字转换为字符串例题4：汉诺塔例题5：猴子吃桃例题6：N皇后问题2、排序算法冒泡排序：快速排序：3、二分查找算法4、搜索算法5、哈希算法6、贪心算法7、分治算法求x的n次幂归并排序8、回溯算法9、动态规划(DP)算法10、字符串匹配算法参考文献 上一章我们说了常见的10种数据结构，接下来我们说常见的10种算法。 上一章地址：基础夯实：基础数据结构与算法(一)，不怎么清楚的可以去瞅瞅。 常见的1
五大常用算法类型
baidu_37360677的博客
09-14 3506
这个链接总结的很好 还有一个解释的更详细的博客链接
推荐系统中的常用算法
Ella.ting的专栏
07-08 1029
在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。 一、基于内容推荐 基 于内容的推荐（Content-based Recommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值