机器学习-分类器-总结
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逻辑回归（Logistic Regression）:
- 优点：简单、快速、容易解释。
- 缺点：线性模型，可能无法处理复杂的关系。
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决策树（Decision Tree）:
- 优点：易解释、能够处理非线性关系。
- 缺点：容易过拟合，需要剪枝或其他正则化方法。
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随机森林（Random Forest）:
- 优点：抗过拟合、鲁棒性好、性能强大。
- 缺点：计算量较大，预测时间较长。
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支持向量机（SVM）:
- 优点：在高维空间中效果好、能够处理非线性关系。
- 缺点：训练时间长、需要调参。
- 聚类
- 优点：不需要标记数据。
- 缺点：对初始值和参数的选择敏感，在噪声和异常值较多的数据集表现不佳，难以处理高维数据和大数据集。
原文地址：https://blog.csdn.net/melonbo/article/details/140276276
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