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

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