Python與機器學習總結
一、線性迴歸
二、邏輯迴歸：適合於二分類問題
用於多分類問題有兩種變化：1、建立多個二分類器；2、改變對映函式sigmiod函式為softmax函式
三、決策樹
關鍵是選取樹的節點，逐漸發展有ID3、C4.5、CART（GINI係數）
後面發展為整合演算法：bagging(並行訓練多個分類器)（隨機森林演算法）；boosting（序列訓練）（AdaBoost，Xgboost）；Stacking（聚合多個分類或迴歸模型）（串並同時）
四、貝葉斯分類器
貝葉斯原理：在已知某件事發生的條件下另一件事發生的概率，可以轉化為相反的過程。
應用：在某一事件發生的情況下，各類事件發生的概率，歸類到概率最大的事件中。可以轉化為在某類事件發生的情況下，某件事發生的概率。
五、支援向量機（SVM）
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