摘要：Logistic回归 主要思想： 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 我们想要的函数应该是，能接受所有输入然后预测出类别。例如，在两个类的情况下，上述函数输出0或1。这种函数称为单位阶跃函数，该函数在跳跃点从0瞬间跳到1，这个瞬间跳跃的过程有时很难处理。所以，我们需要引用一个也具有类 阅读全文

摘要：朴素贝叶斯简介 朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分，在讲朴素贝叶斯之前，先快速了解下贝叶斯决策理论。 大街上有着形形色色的人，有的人西装革履，有的人衣衫褴褛，当我们看到一个穿着西装，开着豪车的人，我们一般会把他归类到有钱人这一分类中，因为在我们的潜意识里，穿着西装开着豪车的人是有钱人的概率，要大过是 阅读全文

摘要：决策树简介 很多人可能玩过或见过一个猜字游戏，游戏规则很简单，就是两个参与者，一个是提问者，一个是回答者，提问者可以不断的提问题，而回答者根据提问者的问题来回答是或不是，通过不断缩小猜测事务范围提问者最后确定了答案。 图1-1构造了一个假设的三好生分类系统，黑框代表判断模块，蓝框代表终止模块，表示已 阅读全文

摘要：K近邻分类算法概述 K-近邻算法是机器学习之中最简单的分类算法之一，它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的工作原理是：存在一个样本数量集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中 阅读全文