摘要：
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html朴素贝叶斯的优点： 对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感。决策树的优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）；Logistic回归优点： 1、实现简单； 2、分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低； 缺点： 1、容易欠拟合，一般准确度不太高 2、只能处理两分类问题（在此基础上衍生出来的softmax可以用于多分类），... 阅读全文
