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机器学习期末速成

news 文章来源：https://blog.csdn.net/m0_57180439/article/details/144337396 2025/2/6 1:08:45

文章目录

  • 一、机器学习分类
  • 二、逻辑回归
  • 三、决策树
  • 四、集成学习算法
  • 五、支持向量机
  • 六、聚类
  • 七、特征工程和指标

文章参考自B站机器学习期末速成课

本文仅作者个人复习使用

一、机器学习分类

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聚类和分类的区别：
分类：一开始就知道有哪些类别
聚类：一开始不知道有哪些类别

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损失函数：简单来说就是你预测出来的结果和真实值的差距。
0-1损失函数：一般做二分类问题
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数据特征工程，相当于对原始数据进行一定的清理和提纯。

二、逻辑回归

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sigmoid函数会让输出值在0-1之间
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求参数，比如w和b，一般用梯度下降算法。
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三、决策树

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信息熵和信息增益描述数据的混乱程度
Gini系数则是描述数据的纯度
两者都是越小越好

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四、集成学习算法

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五、支持向量机

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两个类别边缘上的点叫支持向量

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硬间隔：完全分类准确
软间隔：存在分类错误的情况在这里插入图片描述

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六、聚类

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七、特征工程和指标

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