如何选择机器学习算法
1、训练集有多大如果是小训练集，高偏差/低方差的分类器（比如朴素贝叶斯）要比低偏差/高方差的分类器（比如k最近邻）具有优势，因为后者容易过拟合。然而随着训练集的增大，低偏差/高方差的分类器将开始具有优势（它们拥有更低的渐近误差），因为高偏差分类器对于提供准确模型不那么给力。 你也可以把这一点看作生成模型和判别模型的差别。2、一些常用算法的优缺点朴素贝叶斯: 巨尼玛简单，你只要做些算术就好了。倘若
