1. 简述朴素贝叶斯算法、决策树与随机森林、支持向量机算法、KNN算法的优缺点。

朴素贝叶斯算法：
优点：
1.简单、易于实现；
2.对于小规模的数据集表现良好，速度快；
3.对于高维数据集表现良好。

缺点：
1.假设属性之间相互独立，但是现实中很多属性之间是有关联的；
2.需要计算先验概率和条件概率，如果数据集中某个类别下没有出现某个属性值，则该属性在计算条件概率时会出现0值，导致整个概率为0，需要进行平滑处理；
3.对于文本分类等应用场景，由于文本数据中经常存在大量的停用词，这些词对分类结果没有贡献，因此需要进行特殊处理。

决策树与随机森林：
优点：
1.易于理解，可读性强；
2.可以处理离散型和连续型数据；
3.决策树可以处理多分类问题，随机森林可以处理大规模数据集；
4.随机森林可以减少过拟合现象，提高泛化性能。

缺点：
1.容易产生过拟合现象，需要进行剪枝等处理；
2.对于高维数据表现较差，可能会导致过于复杂的树结构，影响分类效果；
3.决策树对于不平衡数据集表现较差。

支持向量机算法：
优点：
1.可以处理高维数据集，处理非线性问题表现较好；
2.具有较强的泛化能力，避免了过拟合问题；
3.可以通过核函数将低维特征映射到高维空间，提高分类效果。

缺点：
1.对于大规模数据集表现较差，计算复杂度高；
2.不适合处理多分类问题；
3.对于数据集中噪声和缺失数据比较敏感。

KNN算法：
优点：
1.简单、易于实现；
2.可以处理多分类问题；
3.对于异常值的处理比较优秀。

缺点：
1.需要保存全部的数据集，内存消耗较大；
2.对于高维数据表现较差，计算复杂度高；
3.分类效果受到k值的影响，需要通过交叉验证等方法来确定最优的k值。