常用机器学习模型能处理数据总结

有监督学习
朴素贝叶斯分类器
适用于输入特征x是离散值的情况
1. 连续型（连续型可以离散化）
2. 离散型
Logistic回归
1. 连续型（不用做离散化处理；但要做归一化）
2. 离散型
K-NN
1. 连续型
2. 离散型
决策树ID3/C4.5
1. 连续型（先做离散化处理）
2. 离散型
支持向量机SVM
1. 连续型（不用做离散化处理；但要做归一化）
2. 离散型
AdaBoost元算法
1. 离散型（确保类别标签为+1和-1，而不是+1和0）