摘要：
全称 perceptron learning algrithm 用武之地 二值分类问题，资料线性可分 算法核心（以二维平面为例） 找到一条直线WTX=0，一边全为+1，另一边全为-1。找到了这条线（即，向量W）就得到了分类器。 如何找到这条线？ 每次选取分类出错的样本点，迭代执行：Wt+1T=WtT 阅读全文
摘要：
线性回归的缺陷： 创建模型是需要拟合所有的样本（除了局部加权线性回归），当数据特征多且关系复杂时，显得太笨拙 树回归： 将数据集分成多分易建模的数据，然后在这些易于建模的小数据集上利用线性回归建模。树回归采用的是二元划分法，所以只可能产生二叉树。 CART算法 全称：classification a 阅读全文