根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再连续提问。
这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到得当的叶子上。

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2. 随机森林

在源数据中随机选取数据，组成几个子集

S 矩阵是源数据，有 1-N 条数据，A B C 是feature，末了一列C是种别

由 S 随机天生 M 个子矩阵

这 M 个子集得到 M 个决策树

将新数据投入到这 M 个树中，得到 M 个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此种别作为末了的预测结果

3. 逻辑回归

当预测目标是概率这样的，值域须要知足大于即是0，小于即是1的，这个时候纯挚的线性模型是做不到的，由于在定义域不在某个范围之内时，值域也超出了规定区间。

以是此时须要这样的形状的模型会比较好

那么怎么得到这样的模型呢？

这个模型须要知足两个条件 大于即是0，小于即是1

大于即是0 的模型可以选择 绝对值，平方值，这里用 指数函数，一定大于0

小于即是1 用除法，分子是自己，分母是自身加上1，那一定是小于1的了

再做一下变形，就得到了 logistic regression 模型

通过源数据打算可以得到相应的系数了

末了得到 logistic 的图形

4. SVM

support vector machine

要将两类分开，想要得到一个超平面，最优的超平面是到两类的 margin 达到最大，margin便是超平面与离它最近一点的间隔，如下图，Z2>Z1，以是绿色的超平面比较好

将这个超平面表示成一个线性方程，在线上方的一类，都大于即是1，另一类小于即是－1

点到面的间隔根据图中的公式打算

以是得到 total margin 的表达式如下，目标是最大化这个 margin，就须要最小化分母，于是变成了一个优化问题

举个栗子，三个点，找到最优的超平面，定义了 weight vector＝（2，3）－（1，1）

得到 weight vector 为（a，2a），将两个点代入方程，代入（2，3）另其值＝1，代入（1，1）另其值＝-1，求解出 a 和 截矩 w0 的值，进而得到超平面的表达式。

a 求出来后，代入（a，2a）得到的便是 support vector

a 和 w0 代入超平面的方程便是 support vector machine

5. 朴素贝叶斯

举个在 NLP 的运用

给一段笔墨，返回情绪分类，这段笔墨的态度是positive，还是negative

为理解决这个问题，可以只看个中的一些单词

这段笔墨，将仅由一些单词和它们的计数代表

原始问题是：给你一句话，它属于哪一类

通过 bayes rules 变成一个比较大略随意马虎求得的问题

问题变成，这一类中这句话涌现的概率是多少，当然，别忘了公式里的其余两个概率

栗子：单词 love 在 positive 的情形下涌现的概率是 0.1，在 negative 的情形下涌现的概率是 0.001

6. K最近邻

k nearest neighbours

给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个种别多，这个数据就属于哪一类

栗子：要区分 猫 和 狗，通过 claws 和 sound 两个feature来判断的话，圆形和三角形是已知分类的了，那么这个 star 代表的是哪一类呢

k＝3时，这三条线链接的点便是最近的三个点，那么圆形多一些，以是这个star便是属于猫

7. K均值

想要将一组数据，分为三类，粉色数值大，黄色数值小

最愉快先初始化，这里面选了最大略的 3，2，1 作为各种的初始值

剩下的数据里，每个都与三个初始值打算间隔，然后归类到离它最近的初始值所在种别

分好类后，打算每一类的均匀值，作为新一轮的中央点

几轮之后，分组不再变革了，就可以停滞了

8. Adaboost

adaboost 是 bosting 的方法之一

bosting便是把多少个分类效果并不好的分类器综合起来考虑，会得到一个效果比较好的分类器。

下图，旁边两个决策树，单个看是效果不怎么好的，但是把同样的数据投入进去，把两个结果加起来考虑，就会增加可信度

adaboost 的栗子，手写识别中，在画板上可以抓取到很多 features，例如 始点的方向，始点和终点的间隔等等

training 的时候，会得到每个 feature 的 weight，例如 2 和 3 的开头部分很像，这个 feature 对分类起到的浸染很小，它的权重也就会较小

而这个 alpha 角 就具有很强的识别性，这个 feature 的权重就会较大，末了的预测结果是综合考虑这些 feature 的结果

9. 神经网络

Neural Networks 适宜一个input可能落入至少两个种别里

NN 由多少层神经元，和它们之间的联系组成

第一层是 input 层，末了一层是 output 层

在 hidden 层 和 output 层都有自己的 classifier

input 输入到网络中，被激活，打算的分数被通报到下一层，激活后面的神经层，末了output 层的节点上的分数代表属于各种的分数，下图例子得到分类结果为 class 1

同样的 input 被传输到不同的节点上，之以是会得到不同的结果是由于各自节点有不同的weights 和 bias

这也便是 forward propagation

10. 马尔可夫

Markov Chains 由 state 和 transitions 组成

栗子，根据这一句话 ‘the quick brown fox jumps over the lazy dog’，要得到 markov chain

步骤，先给每一个单词设定成一个状态，然后打算状态间转换的概率

这是一句话打算出来的概率，当你用大量文本去做统计的时候，会得到更大的状态转移矩阵，例如 the 后面可以连接的单词，及相应的概率

生活中，键盘输入法的备选结果也是一样的事理，模型会更高等