摘要：
决策树是一种基于树结构的分类和回归模型，它通过对数据进行逐步的分解，从根节点开始，根据不同的特征进行分割，最终到达叶节点，叶节点对应一个预测结果。以下是决策树的基本概念和构建过程的详细解释： 决策树的基本概念： 节点（Node）： 根节点（Root Node）： 树的起始节点，包含整个数据集。 内部 阅读全文
摘要：
Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种集成学习方法，通过构建多个弱学习器，每个学习器使用不同的采样数据集，然后将它们的预测结果进行平均或投票来改善整体模型的泛化性能。这种方法的主要思想是通过对训练数据集的有放回随机采样来生成多个不同的训练子集，然后在每个子集上训练弱学习器 阅读全文
摘要：
集成学习是一种机器学习方法，通过结合多个模型的预测来提高整体性能和泛化能力。其基本思想是通过结合多个弱学习器（通常是相对简单的模型）来构建一个更强大、更稳健的模型。集成学习的目标是降低过拟合风险、提高模型的鲁棒性，并在多个学习器之间平衡偏差和方差。 以下是集成学习的一些关键概念和方法： 1. 弱学习 阅读全文
摘要：
机器学习中的分类和回归是两种主要的预测建模任务，它们分别处理不同类型的输出变量。 分类（Classification）： 定义： 分类是一种监督学习任务，其目标是将输入数据映射到预定义的类别中。在分类问题中，模型的输出是一个离散的类别标签。 例子： 例如，垃圾邮件过滤是一个二分类问题，其中模型需要将 阅读全文
摘要：
机器学习中的分类器可以大致分为线性分类器和非线性分类器，它们在处理数据时有一些基本的区别。 线性分类器： 决策边界： 线性决策边界： 线性分类器假设数据可以通过一个超平面（在二维空间中是一条直线）来划分成不同的类别。例如，对于二分类问题，可以用一条直线将两个类别分开。 模型形式： 线性分类器的模型通 阅读全文
摘要：
统计学和机器学习在处理数据和模型时的侧重点确实有一些区别，其中涉及到低维和高维空间的问题。 统计学强调低维空间问题的统计推导： 统计学通常关注的是从一组有限样本中获得总体特征的推断。在传统统计学中，数据通常被认为是在低维空间中采样的，即特征的数量相对较少。例如，在古典统计中，可能会考虑一些变量对某个 阅读全文