離散數據和參數適用的機器學習算法取決于具體任務（分類、回歸、聚類等）、數據特點（稀疏性、類別數量等）以及業務需求。以下是針對離散數據的常用算法分類和選擇建議：

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1. 分類任務（離散目標變量）

經典算法

• 決策樹（ID3/C4.5/CART）

  • 直接處理離散特征，無需編碼，可解釋性強。

  • 適用場景：類別型特征、缺失值較多的數據。

  • 示例：scikit-learn 的 DecisionTreeClassifier。

• 樸素貝葉斯（Naive Bayes）

  • 基于概率統計，特別適合文本分類（如垃圾郵件檢測）。

  • 要求特征條件獨立（強假設）。

  • 示例：MultinomialNB（多項式分布）、BernoulliNB（二項分布）。

• 隨機森林（Random Forest）

  • 集成多棵決策樹，抗過擬合，適合高維離散數據。

深度學習

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