什么是白盒算法
白盒算法是一种机器学习算法，它通过对数据集进行建模和分析，从而实现对新数据的预测和分类。与黑盒算法不同，白盒算法的内部结构和工作原理是可见的，因此可以对其进行更详细的分析和调试。
白盒算法的优势在于其可解释性强，可以为人类提供更清晰的理解和解释，从而更好地应对复杂的问题和决策。同时，白盒算法也更易于调试和优化，可以更好地适应不同的应用场景和需求。
常见的白盒算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
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