朴素+贝叶斯,是一种简单经典的分类算法，它的经典应用案例为人所熟知：文本分类（如垃圾邮件过滤）。朴素假设：特征与特征之间相互独立优点：简单的理解和解释，树木可视化缺点：决策树学习者可以创建不能很好地推广数据的过于复杂的树，这被称为过拟合剪枝cart算法（决策树API当中已经实现，随机森林参数调优有相关介绍）随机森林集成学习方法通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/

达特茅斯会议-人工智能的起点用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来机器学习、深度学习应用：传统预测应用场景：店铺销量预测、量化投资、广告推荐、企业客户分类、SQL语句安全检测分类等。图像识别街道交通标志检测、人脸识别等。自然语言处理文本分类、情感分析、自动聊天、文本检测等。机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进

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回归与聚类算法：线性回归、过拟合、逻辑回归、K-means算法。线性回归当中**线性模型**有两种，一种是线性关系，另一种是非线性关系。在这里我们只能画一个平面更好去理解，所以都用单个特征或两个特征举例子。

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一.form表单简介表单是由窗体和控件组成的,一个表单一般应该包含用户填写信息的输入框、提交按钮等，这些输入框、按钮叫做控件,表单就像容器,它能够容纳各种各样的控件。表单标签的格式:< form action＝"url" method="get|post" name=“myform” >< /form >参数说明：action：提交到的地址（后台地址）name：表单提交时的