随笔分类 - AI
人工智能，机器学习，数据分析相关的文章
摘要：朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法，对于二分类问题，并且数据集特征为离散型属性的时候，
使用起来非常的方便。原理简单，训练效率高，拟合效果好
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摘要：决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法，可以认为是if-else结构的规则。分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构，节点表示特征或者属性，
而边表示的是属性值，边指向的叶节点为对应的分类。在对样本的分类过程中，由顶向下，根据特征或属性值选择分支，递归遍历直到叶节点，将实例分到叶节点对应的类别中。
决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类（或者误差最小）训练数据集的且有较好泛化能力的树，核心是如何选择特征或属性作为节点，
通常的算法是利用启发式的算法如ID3，C4.5，CART等递归的选择最优特征。选择一个最优特征，然后按照此特征将数据集分割成多个子集，子集再选择最优特征，
直到所有训练数据都被正取分类，这就构造出了决策树。
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摘要：Logistic逻辑回归也可以看成线性回归的变种，虽然名字带回归二字但实际上他主要用来二分类，区别于线性回归直接拟合目标值，Logistic逻辑回归拟合的是正类和负类的对数几率。
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摘要：有很多问题是一个因变量与多个自变量成线性相关，我们可以用一个多元线性回归方程来表示。
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