在地图上用5种不同颜色表示各个点的数值大小，那么颜色分级的最合理方案是什么？ 不知道专业名词叫什么，所以搜索没有头绪，故请教。以Mapinfo为例，他给出的选项有按相同数量分级、按数…
分类器的选择 如果训练集很小，那么高偏差/低方差分类32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333365656661器（如朴素贝叶斯分类器）要优于低偏差/高方差分类器（如k近邻分类器），因为后者容易过拟合。然而，随着训练集的增大，低偏差/高方差分类器将开始胜出（它们具有较低的渐近误差），因为高偏差分类器不足以提供准确的模型。你也可以认为这是生成模型与判别模型的区别。一些特定算法的优点朴素贝叶斯的优点：超级简单，你只是在做一串计算。如果朴素贝叶斯（NB）条件独立性假设成立，相比于逻辑回归这类的判别模型，朴素贝叶斯分类器将收敛得更快，所以你只需要较小的训练集。而且，即使NB假设不成立，朴素贝叶斯分类器在实践方面仍然表现很好。如果想得到简单快捷的执行效果，这将是个好的选择。它的主要缺点是，不能学习特征之间的相互作用（比如，它不能学习出：虽然你喜欢布拉德·皮特和汤姆·克鲁斯的电影，但却不喜欢他们一起合作的电影）。逻辑回归的优点：有许多正则化模型的方法，你不需要像在朴素贝叶斯分类器中那样担心特征间的相互关联性。与决策树和支撑向量机不同，你还可以有一个很好的概率解释，并能容易地更新模型来吸收新数据（使用一个在线梯度。
对于一个互联网产品来说，如何准确地进行「用户分类」？常见的用户类型有哪些？如何衡量某一款产品的用户分类效果？ 数据驱动精益成长，易观方舟的100个技巧 ？ zhuanlan.zhihu.com 想要掌握更。有兴趣的同学们可以从这个链接下载：https：// archive.ics.uci.edu/ml/ datasets/Online+Retail# 。
大数据与深度学习区别？ 大数据是我们现在经常听到的一个词，在互联网时代迅速发展的今天，大数据的应用范围越来越广，但是…
