Logistic 回归 概述Logistic 回归 或者叫逻辑回归虽然名字有回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式，以此进行分类。一些概念Sigmoid 函数回归 概念假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（这条直线称为最佳拟合直线），这个拟合的过程就叫做回归。进而可以得到对这些点的拟合直线方程...

支持向量机 概述支持向量机(Support Vector Machines, SVM)：是一种监督学习算法。支持向量(Support Vector)就是离分隔超平面最近的那些点。机(Machine)就是表示一种算法，而不是表示机器。支持向量机 场景要给左右两边的点进行分类明显发现：选择D会比B、C分隔的效果要好很多。支持向量机 原理SVM工作原理对于上述的苹果和香蕉，...

决策树 综述决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树学习通常包括 3 个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。决策树 场景一个叫做 “二十个问题” 的游戏，游...

朴素贝叶斯 概述

支持向量机 概述支持向量机(Support Vector Machines, SVM)：是一种监督学习算法。支持向量(Support Vector)就是离分隔超平面最近的那些点。机(Machine)就是表示一种算法，而不是表示机器。支持向量机 场景要给左右两边的点进行分类明显发现：选择D会比B、C分隔的效果要好很多。支持向量机 原理SVM工作原理对于上述的苹果和香蕉，...

决策树 综述决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树学习通常包括 3 个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。决策树 场景一个叫做 “二十个问题” 的游戏，游...