1.机器学习模型分类概览
机器学习分类
机器学习方法
1.损失函数适用于判别预测结果和真实结果差距的函数
判别差距就是看下图的公式是如何判别的
通过什么计算方法判别
机器学习开发流程
2.逻辑回归
线性回归
二分类
多分类
逻辑回归的目的
优缺点
构造函数sigmoid函数
梯度下降算法
即斜率最抖的方向
决策树
优缺点
模型算法
局部最优算法，容易产生过拟合
ID3算法
不足
Gini系数
集成学习
可以想象成多个决策树
分类
随机森林
优缺点
GBDT
每一颗树都是有联系的
他们之间是强联系的
XGBoost
优缺点
支持向量机
优缺点
线性可分SVM
线性不可分svm
核函数
聚类
这些类不是事先确定的，而是根据数据特征分类，没有特异的分类
层次聚类
k-means
优缺点
特征工程
