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机器学习怎么避免算法陷入局部极小点
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第1个回答 2017-09-01
可用于数值型数据和离散型数据;
3,容易理解,精度高,理论成熟,既可以用来做分类也可以用来做回归;
2.计算复杂性高;空间复杂性高.训练时间复杂度为O(n);无数据输入假定;
4,而其它样本的数量很少).对异常值不敏感
缺点:
1;
2.样本不平衡问题(即有些类别的样本数量很多;
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