算法白盒

算法白盒是一种机器学习算法，它可以用来解决分类、回归、聚类等问题。在白盒算法中，模型的内部结构和参数可见，因此称为“白盒”。相对的，黑盒算法是指模型的内部结构和参数不可见的算法，例如神经网络和决策树等。

算法白盒的优势在于可以更好地理解模型的内部工作原理，从而可以更好地调整模型的参数和结构，以提高模型的性能。此外，白盒算法通常比黑盒算法更易于解释，因此可以更好地满足法规和监管要求。

算法白盒的应用场景包括数据挖掘、文本分类、图像识别、语音识别等。