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离散数据和参数适用的机器学习算法取决于具体任务（分类、回归、聚类等）、数据特点（稀疏性、类别数量等）以及业务需求。以下是针对离散数据的常用算法分类和选择建议：

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1. 分类任务（离散目标变量）

经典算法

• 决策树（ID3/C4.5/CART）

  • 直接处理离散特征，无需编码，可解释性强。

  • 适用场景：类别型特征、缺失值较多的数据。

  • 示例：scikit-learn 的 DecisionTreeClassifier。

• 朴素贝叶斯（Naive Bayes）

  • 基于概率统计，特别适合文本分类（如垃圾邮件检测）。

  • 要求特征条件独立（强假设）。

  • 示例：MultinomialNB（多项式分布）、BernoulliNB（二项分布）。

• 随机森林（Random Forest）

  • 集成多棵决策树，抗过拟合，适合高维离散数据。

深度学习

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