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2.常用演算法（推導） 演算法分類，演算法原理，演算法設計，推導---SVM，DTree，樸素貝葉斯，線性迴歸等；

阿新 • • 發佈：2018-12-13

演算法： 以wx+b=0為基礎的演算法： 感知機->誤分點（xi,yi | i->m）到wx+b的距離和最小，求最優解； 支援向量機->最大間隔； 邏輯迴歸->將wx+b的值作為邏輯函式輸入，進行分類； 線性迴歸->勾畫線性曲線，對未知量預測； 以P(Y|X)=P(Y)P(X|Y)/P(X)為基礎： 樸素貝葉斯：根據先驗和條件概率計算後驗概率； HMM陰馬爾科夫：？？ 以選取分裂特徵進行決策： ID3樹：資訊增益；->資料集Y的資訊增益 減 特徵A不同值的子樣本資料集的資訊增益和 C4.5樹：資訊增益率；->資訊增益/資料集Y的資訊增益 CART樹：基尼指數；->p*(1-p) 資料集Y的基尼指數 減 特徵A不同值的子資料集的基尼指數和，xx錯錯錯xx，越小越好

； 基尼指數：計算某個特徵的某個特徵值的基尼指數來比較 Gini(D,A1) Gini(D,A3) Gini(D,B1)->取其中較小的！！如果有3個特徵值->Gini(D,A1)A1和A1以外即A2A3；Gini(D,A3)A3和A3以外即A1A2； 整合： Xgboost: GBDT: AdoBoost: 隨機森林： 優化： 隨機梯度下降 牛頓法 擬牛頓法

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