摘要：##### 1. 算法原理（K-Nearest Neighbor） - 本质是通过距离判断两个样本是否相似，如果距离够近就认为他们足够相似属于同一类别 - 找到离其最近的 k 个样本，并将这些样本称之 为「**近邻**」(nearest neighbor)。 - 对这 k 个近邻，查看它们的都属于何 阅读全文

摘要：##### 1. 决策树模型 - 两种：分类树（较多），回归树 - 树模型通过**递归式切割**的方法来寻找最佳分类标准，进而最终形成规则 - 分类决策树模型表示一种**基于特征对实例进行分类**的树形结构（包括二叉树和多叉树）。 - 决策树由节点（node）和有向边（directed edge）组 阅读全文

摘要：[TOC](机器学习-线性回归算法) ### 1. 分类与回归 ​ 回归问题和分类问题同属于有监督学习范畴，但实际上，回归问题要远比分类问题更加复杂。 + 输出结果。 + **分类**模型最终输出结果为**离散**变量，而离散变量本身包含信息量较少，其本身并不具备代数运算性质，因此其评价指标体系也较 阅读全文

摘要：[TOC](机器学习-逻辑回归算法) ### 1. 概述 - 逻辑回归算法是一种很常见的用来**解决二元分类问题**的回归方法，它主要是通过寻找**最优参数**来正确地**分类**原始数据 ### 2.基本原理 ##### 1）逻辑回归（Logistic Regression，简称LR） - 又称* 阅读全文

摘要：[TOC]() #### 1. 基本原理 ##### 1）K-means - K-means算法是**根据距离划分组**的**无监督聚类算法**，对于给定的样本集，按照样本间的距离大小，将样本划分为K个簇，使得簇内的点尽量紧密相连，而簇间的点距离尽量大 ![](https://img2023.cnb 阅读全文