蓝牙耳机|机器学习方法知识点
一、决策树
定下一个最初的质点 ， 从该点出发、分叉 。 由于最初质点有可能落在边界值上 ， 此时有可能会出现过拟合的问题 。
二、SVM
svm是除深度学习在深度学习出现之前最好的分类算法了 。 它的特征如下：
（1）它既可应用于线性（回归问题）分类 ， 也可应用于非线性分类;
（2）通过调节核函数参数的设置 ， 可将数据集映射到多维平面上 ， 对其细粒度化 ， 从而使它的特征从二维变成多维 ， 将在二维上线性不可分的问题转化为在多维上线性可 分的问题 ， 最后再寻找一个最优切割平面（相当于在决策数基础上再寻找一个最优解） ， 因此svm的分类效果是优于大多数的机器学习分类方法的 。
（3）通过其它参数的设置 ， svm还可以防止过拟合的问题 。
三、随机森林
【蓝牙耳机|机器学习方法知识点】为了防止过拟合的问题 ， 随机森林相当于多颗决策树 。
四、knn最近邻
由于knn在每次寻找下一个离它最近的点时 ， 都要将余下所有的点遍历一遍 ， 因此其算法代价十分高 。
五、朴素贝叶斯
要推事件A发生的概率下B发生的概率（其中事件A、B均可分解成多个事件） ， 就可以通过求事件B发生的概率下事件A发生的概率 ， 再通过贝叶斯定理计算即可算出结果 。
六、逻辑回归
（离散型变量 ， 二分类问题 ， 只有两个值0和1）
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