掌握这些机器学习算法优缺点，面试轻松应对
面试官问到机器学习算法，你是否能够信手拈来?今天就为大家分享几个关键算法的优缺点，从KNN到Adaboosting，每个算法都有其独特之处。
比如，KNN简单直观，适合解决分类问题，但当数据集巨大时，它的计算量也随之增大，效率降低;而Logistic Regression虽然适用于二分类问题，但对于非线性问题就显得力不从心。

再来看看神经网络，它在处理复杂的非线性问题时表现出色，但也容易过拟合，需要仔细调整参数。

不仅如此，决策树易于理解，可解释性强，但可能会产生过于复杂的树结构，导致过拟合。SVM则以其强大的分类能力和对高维数据的处理能力著称，但在大规模数据集上训练速度可能较慢。Bayes算法简单高效，尤其适合于具有独立特征的数据集，但如果特征之间存在关联，则性能可能会受影响。最后，Adaboosting通过组合多个弱分类器来提高性能，它在很多问题上都表现出色，但对噪声和异常值比较敏感，且在某些情况下可能会过拟合。掌握这些算法的优缺点，不仅能够帮助你在面试中更加自信，也能在实际工作中选择最合适的模型，