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一、决策树的基本概念决策树（decision tree）是一类常见的机器学习方法。决策树是基于树结构来进行决策的。一般的一颗决策树包含一个根节点...
一、基本形式线性模型形式简单、易于建模、许多非线性模型是在其基础上通过引入层级结构或高维映射而得，其具有很好的解释性。一般向量形式写为：f(x)...
统计学习及监督学习概论 简介 概论主要叙述统计学习的一些基本概念，对统计学习有个初步了解，个人是先读了后面的章节，发现第一章才是最重要的，故重点...
朴素贝叶斯法 简介：英文名naive Bayes，是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学...
KNN 简介：k近邻法（KNN）是一种基本分类与回归方法。目前仅介绍分类部分。k近邻法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点，输出为实例的类...
一、感知机 简介：感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别。感知机对应于输入空间（特征空...
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方...