& q p' V, ]! U1 \+ @13.支持向量机 (Support Vector Machines): u' O, @6 \6 k $ ?" Q8 i. Y+ y4 l8 X1 P ! o; r; |9 \4 Q" J: d) a14.优点:在高维空间中有效,可以处理非线性问题,具有较强的泛化能力。 * Q! Z% C5 d7 l4 ~( M15.缺点:对大规模数据集需要较长的训练时间,对超参数的选择敏感。 . P& i2 ~1 h$ W' Z' Z; F( {( C6 N `. ~) f
, A1 N4 k" U/ T3 J! R! }7 Y
16.朴素贝叶斯 (Naive Bayes): : m% }5 u1 Y% e. z* d" M" c6 U. z% O: O) s5 E0 X
) B% x( D/ ^+ o9 x8 I m) ~* J17.优点:简单、快速,对缺失数据容忍度高。, _* E: Y% [( [3 R6 F# c) s9 C
18.缺点:对特征间的相关性敏感,假设特征之间条件独立性。; f9 P b) N9 }; g
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