哪些机器学习算法适合小数据集

对于小数据集，一般来说，传统的机器学习算法比较适合，例如：

1. 决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树结构来表示模型的分类算法，它能够对数据进行分类、回归和特征选择等任务，且在小数据集上表现良好。

2. 支持向量机（Support Vector Machine）：SVM 是一种二分类模型，通过将数据集映射到高维空间中，将数据进行线性或非线性的分类，SVM 在小数据集上表现良好。

3. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立，计算简单且在小数据集上表现良好。

4. K近邻（K-Nearest Neighbor）：KNN 是一种基于实例的分类算法，它通过计算距离来确定测试样本最近的训练样本的 K 个邻居的类别，然后根据这些邻居的类别进行分类。

这些算法在小数据集上表现良好，但是对于大规模数据集，它们的表现可能会受到限制。