監督學習
監督學習中，輸入變數與輸出變數可以是連續的，也可以是離散的。若輸入變數與輸出變數均為連續變數，則稱為回歸；輸出變數為有限個離散變數，則稱為分類；輸入變數與輸出變數均為變數序列，則稱為標註。
knn演算法：
有監督的機器學習演算法，可用於估計分類變數和連續變數，是一種用於分類和回歸的非引數方法。在使用knn進行分類前，要先對資料通過歸一化來進行無量綱處理。
優點：（1）簡單，易於理解，易於實現，無需估計引數，無需訓練。
（2）可以較好的避免樣本不平衡問題，適合稀有事件的分類問題。
（3）特別適合於多分類問題(multi-modal,物件具有多個類別標籤)， knn比svm的表現要好。
（4）比較適用於樣本容量較大的類域自動分類，而那些樣本容量較小的類域採用這種演算法比較容易產生誤分
缺點：（1）計算量太大，需要計算與每個點的距離，才能求得它的k個最近鄰點。
（2）可解釋性不強，無法給出像決策樹那樣的規則
（3）樣本不平衡時，k個最近的點中，大容量類別的點佔據大多數，但大容量類別不一定為待分類點的真實類別
（5）knn演算法對資料的區域性結構敏感。
樸素貝葉斯分類&
hibernate的優缺點和適用場合
hibernate優點 1 物件化。人員以面相物件的思想來運算元據庫。hibernate支援許多物件導向的特性，如組合，繼承，多型等。2 更好的移植性.對於不同的資料庫，開發者只需要使用相同的資料操作即可.3 開發效率高。hibernate提供了大量的封裝 這也是它最大的缺點 很多資料操作以及關聯關...
加密演算法優缺點及適用場景整理
des 演算法 一種典型的塊加密方法，將固定長度的明文通過一系列複雜的操作變成同樣長度的密文，塊的長度為64位。同時，des 使用的金鑰來自定義變換過程，因此演算法認為只有持有加密所用的金鑰的使用者才能解密密文。des 的金鑰表面上是64位的，實際有效金鑰長度為56位，其餘8位可以用於奇偶校驗。de...
演算法的優缺點 邏輯回歸演算法的優缺點
邏輯回歸演算法是最經典的幾個機器學習演算法之一，本文對它的優點，缺點進行總結。sigmoid函式 表示式如下 1.實現簡單，廣泛的應用於工業問題上 2.分類時計算量非常小，速度很快，儲存資源低 3.便利的觀測樣本概率分數 4.對邏輯回歸而言，多重共線性並不是問題，它可以結合l2正則化來解決該問題 5...