貝氏分類器優缺點
沒有這個頁面的資訊。瞭解原因 ,在說明我們使用的分類演算法前，先用一篇的章節來說明各分類器的優缺點，以便讓大家對於之後的演算法可以快速了解。要先說明 ... 貝氏分類器(Naïve-Bayes) 3. , 各有什麼優缺點？ ... KNN 演算法的優缺點是什麼？ ... 樸素貝氏分類器建立在貝氏定理的基礎上，基於特徵之間互相獨立的假設（假定類中存在一個 ...,在大量樣本的情形下離散化的方法表現更優，因為大量的樣本可以學習到資料的分布。由於單純貝氏是一種典型的用到大量樣本的方法（越大計算量的模型可以產生越高 ... , 本文主要回顧下幾個常用算法的適應場景及其優缺點！ ... 如果是小訓練集，高偏差/低方差的分類器（例如，樸素貝葉斯NB）要比低偏差/高方差大分類 ..., 如果注有條件獨立性假設（一個比較嚴格的條件），樸素貝葉斯分類器的收斂速度將快於判別模型，如邏輯回歸，所以你只需要較少的訓練數據即可。, 模型的真實誤差是兩者之和，如公式：. 通常情況下，如果是小訓練集，高偏差/低方差的分類器（例如，朴素貝葉斯 ..., 特點：. 準確率可以和Adaboost相媲美，對錯誤和離群點更魯棒。準確率依賴於個體分類器的實力和它們 ..., 通常情况下，如果是小训练集，高偏差/低方差的分类器（例如，朴素贝叶斯NB）要比低偏差/高方差大分类的优势大（例如，KNN），因为后者会发生过拟合 ..., 对于多分类问题也同样很有效，复杂度也不会有大程度上升。 在分布独立这个假设成立的情况下，贝叶斯分类器效果奇好，会略胜于逻辑回归，同时我们 ...
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