摘要： 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）是一种强大的机器学习算法，主要用于数据分类问题。以下是关于SVM的清晰解释和要点归纳： 定义 支持向量机（SVM）：是一种按监督学习方式进行二元分类的广义线性分类器。它的基本思想是通过求解最大边距超平面来对数据进行分类。 工作原理 阅读全文

摘要： 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类问题的统计学习方法，其输出结果表示了某个事件发生的概率。以下是关于逻辑回归的详细解释： 定义与背景 定义：逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于估计二分类因变量的概率。它常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。 与线性回 阅读全文

摘要： 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）是用于度量两个变量之间线性关系强度和方向的统计量。其值域在-1到1之间，其中： 当皮尔逊相关系数为1时，表示两个变量完全正相关。 当皮尔逊相关系数为-1时，表示两个变量完全负相关。 当皮尔逊相关系数为0时，表示两个变量没 阅读全文

摘要： Jaccard相似度（Jaccard Similarity）是一种用于比较有限样本集之间相似性和多样性的统计度量。以下是关于Jaccard相似度的详细解释： 原理与定义 Jaccard相似度基于两个集合中交集的大小与并集大小的比值来评估两个集合的相似度。它不考虑集合中元素的顺序，只关注元素的存在性。 阅读全文