大數(shù)據(jù)算法代替人類決策弊大于利反方四辯稿（大數(shù)據(jù)算法）

關(guān)于大數(shù)據(jù)算法代替人類決策弊大于利反方四辯稿，大數(shù)據(jù)算法這個問題很多朋友還不知道，今天小六來為大家解答以上的問題，現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！

1、大數(shù)據(jù)是一個很廣的概念，并沒有大數(shù)據(jù)算法這種東西，您估計想問的是大數(shù)據(jù)挖掘的算法：1.樸素貝葉斯超級簡單，就像做一些數(shù)數(shù)的工作。

2、如果條件獨立假設(shè)成立的話，NB將比鑒別模型收斂的更快，所以你只需要少量的訓練數(shù)據(jù)。

3、即使條件獨立假設(shè)不成立，NB在實際中仍然表現(xiàn)出驚人的好。

4、2. 回歸LR有很多方法來對模型正則化。

5、比起NB的條件獨立性假設(shè)，LR不需要考慮樣本是否是相關(guān)的。

6、與決策樹與支持向量機不同，NB有很好的概率解釋，且很容易利用新的訓練數(shù)據(jù)來更新模型（使用在線梯度下降法）。

7、3.決策樹DT容易理解與解釋。

8、DT是非參數(shù)的，所以你不需要擔心野點和數(shù)據(jù)是否線性可分的問題，此外，RF在很多分類問題中經(jīng)常表現(xiàn)得最好，且速度快可擴展，也不像SVM那樣需要調(diào)整大量的參數(shù)，所以最近RF是一個非常流行的算法。

9、4.支持向量機很高的分類正確率，對過擬合有很好的理論保證，選取合適的核函數(shù)，面對特征線性不可分的問題也可以表現(xiàn)得很好。

10、SVM在維數(shù)通常很高的文本分類中非常的流行。

11、想要了解更多有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘的信息，可以了解一下CDA數(shù)據(jù)分析師的課程。

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本文分享完畢，希望對大家有所幫助。

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