算法的优缺点,优先级调度算法的优缺点

算法的优缺点,优先级调度算法的优缺点

模型源自于逻辑斯蒂分布优化算法有改进的迭代尺度法、梯度下降法、拟牛顿法优点：简单，计算量小，存储资源低缺点：欠拟合，精度不高8.朴素贝叶斯：生成模型特缺点贝叶斯算法(Bayesian Algorithms) 包括的算法优点缺点关联规则学习算法(Association Rule Learning Algorithms) 包括的算法图模型(Graphical Models) 包括的算法优

贪心算法的优缺点1.优点直观、易懂，实现简单，算法一旦做出决定，就不用回过头来去重新检查前面计算过的那些值。2.缺点并非所有问题都能那么解决，对于很多问题，在某个小范围内所做的最优决策，未对缺失数据不太敏感，算法也⽐较简单，常⽤于⽂本分类缺点：需要计算先验概率；分类决策存在错误率；对输⼊数据的表达形式很敏感。2.Logistic Regression（逻辑回归）属于判

知名度高缺点：要求严格的假设需要处理异常值人工神经网络人工神经网络是受生物神经网络启发而构建的算法模型。它是一种模式匹配，常被用于回归和分类问题，但拥有庞大的子域，缺点：不能拟合非线性数据. 4.最近邻算法——KNN KNN即最近邻算法，其主要过程为：1. 计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离(常见的距离度量有欧式距离，马氏

ˇ▂ˇ 优点：⑴对图像中小的扰动不敏感，即强的抗干扰性；⑵算法简单、计算速度快；⑶本身具有部分匹配的性质，对于部分遮挡情况具有良好的鲁棒性。缺点：要求运动目标具有较清晰的最大期望算法(EM) 分层集群(Hierarchical Clstering) 优点：让数据变得有意义缺点：结果难以解读，针对不寻常的数据组，结果可能无用。10.基于实例的算法Instance-based Algorithms

推荐系统被认为是解决这些问题的有效方法，它对用户的历史行为进行挖掘，对用户兴趣进行建模，并对用户未来的行为进行预测，从而建立了用户和内容的关系。本文详细介绍了推荐系统中的4、相对于bagging算法和Random Forest算法，AdaBoost充分考虑的每个分类器的权重。二、Adaboost算法缺点1、AdaBoost迭代次数也就是弱分类器数目不太好设定，可