引數和非引數機器學習
24.【單選題】下列不屬於引數機器學習演算法的是？
A.線性判別分析
B.樸素貝葉斯
C.邏輯迴歸
D.決策樹
【解析】
（D）
引數機器學習演算法：假設可以最大程度地簡化學習過程，與此同時也限制可以學習到是什麼。這種演算法簡化成一個已知的函式形式，這稱為引數機器學習演算法。
非引數機器學習演算法：不對目標函式的形式作出強烈假設的演算法。
引數機器學習演算法的一些常見例子包括：
- Logistic Regression
- LDA（線性判別分析）
- 感知機
- 樸素貝葉斯
- 簡單的神經網路
非引數機器學習演算法的一些常見例子包括：
- KNN
- 決策樹，比如CART和C4.5
- SVM
- CNN
參考：引數和非引數的機器學習演算法【
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