摘要：常见分类算法的优缺点 ---摘自机器学习500问 贝叶斯分类 优点 1）所需估计的参数少，对于缺失数据不敏感。 2）有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。 缺点 1）假设属性之间相互独立，这往往并不成立。 （喜欢吃番茄、鸡蛋，却不喜欢吃番茄炒蛋）。 2）需要知道先验概率。 3）分类决策存在错误率。 Decision Tree决策树 优点 1）不需要任何领域知识或参... 阅读全文