KMeans算法的K代表类别数量，Means代表每个类别内样本的均值，所以KMeans算法又称为K-均值算法。KMeans算法以距离作为样本间相似度的度量标准，将距离相近的样本分配至同一个类别。样本间距离的计算方式可以是欧氏距离，曼哈顿距离，余弦相似度等，KMeans算法通常采用欧氏距离来度量各样本间的距离。KMeans算法的核心思想是。

其实是根据每张人脸不同像素点的颜色不同来进行数据建模与判断，人脸的每个像素点的颜色都有不同的值，这些值可以组成人脸的特征向量们，不过因为人脸上的像素点过多，所以特征变量过多，因此需要利用。在根据已有的信用卡持有人信息及其违约数据来建立信用卡违约评判模型时，数据可能包含申请人的收入，年龄，性别，婚姻状况，工作单位等数百个维度的数据。这里处理人脸的方式和第七章处理手写数字图片的方式非常类似，都是根据人

线性回归模型是利用线性拟合的方式来探寻数据背后的规律，如下图所示，就是通过搭建线性回归模型来寻找这些散点（也称样本点）背后的趋势线（也称回归曲线），而通过这个回归曲线我们就能进行一些简单的预测分析或因果关系分析。线性回归中，我们根据特征变量（也称自变量）来对反应变量（也称因变量）进行预测，根据特征变量的个数可将线性回归模型分为一元线性回归和多元线性回归。通过一个特征变量：工作年限对收入进行预测，就

集成学习模型是机器学习非常重要的一部分。集成学习是使用一系列的弱学习器（或称之为基础模型）进行学习，并将各个弱学习器的结果进行整合从而获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。集成学习模型有两种常见的算法：•。

下图所示为一个典型的决策树模型：员工离职预测模型的简单演示。该决策树首先判断员工满意度是否小于5，答案为“是”则认为该员工会离职，答案为“否”则接着判断其收入是否小于10,000元，答案为“是”则认为该员工会离职，答案为“否”则认为该员工不会离职。这里。

用户对电商产品的评价及评分中包含着用户的偏好信息，利用情感分析模型可以获取用户的情感以及对产品属性的偏好。人类大脑在思考时，神经元会接受外部的刺激，当传入的冲动使神经元的电位超过阈值时，神经元就会从抑制转向兴奋，并将信号向下一个神经元传导。应用中，常常采用如下图所示的多层神经网络，在多层神经网络模型中，输入层和输出层间可以有多层隐藏层，层与层之间互相连接，信号通过线性变换和激活函数的复杂映射，不断