机器学习算法详解：从朴素贝叶斯到GDBT

"北京邮电大学学生整理的机器学习算法笔记，包括朴素贝叶斯、SVM、决策树等多个常用算法的概述与解析。" 在机器学习领域，掌握各种算法的思想是至关重要的。这篇笔记详细梳理了多个常见的机器学习算法，帮助读者深入理解并应用这些算法。 1. **朴素贝叶斯**：朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，假设特征之间相互独立，并且基于贝叶斯定理进行预测。它简单且效率高，常用于文本分类和垃圾邮件过滤等领域。 2. **决策树**：决策树通过创建树状模型来表示数据集中的特征与目标变量之间的关系。每个内部节点代表一个特征，每个分支代表一个特征值，而叶子节点则代表类别决策。决策树易于理解和解释，常用于分类和回归问题。 3. **Logistic回归**：虽然名字中有“回归”，但实际上是一种分类算法。它通过构建S型曲线（sigmoid函数）将连续的线性回归结果转换为概率，适用于二分类问题，也可以扩展到多分类问题。 4. **线性回归**：线性回归是最基础的回归分析方法，寻找自变量和因变量之间的最佳线性关系。通过最小化误差平方和来拟合直线，预测连续变量。 5. **KNN算法（K近邻）**：KNN是一种基于实例的学习，将未知类别的样本分配到最近的K个已知类别样本的多数类别中。它的优点是概念简单，但计算量较大。 6. **SVM（支持向量机）**：SVM寻找最大边距超平面，将数据尽可能分开。通过核技巧可以处理非线性数据，常用于小样本、高维空间的分类和回归问题。 7. **Boosting**：Boosting是一种集成学习方法，通过迭代组合弱学习器形成强学习器。每一轮训练都重点修正上一轮的错误，如AdaBoost。 8. **聚类**：聚类是无监督学习的一种，目的是将相似的数据分到同一组，不依赖于预先定义的类别。常见的聚类算法有K-means、层次聚类等。 9. **推荐系统**：推荐系统利用用户历史行为和物品属性，预测用户可能感兴趣的物品，常见的有基于内容的推荐和协同过滤推荐。 10. **pLSA（潜在语义分析）**和**LDA（潜在 Dirichlet 分配）**：这两种方法主要用于主题建模，通过分析文本数据找出隐藏的主题分布。 11. **GDBT（梯度提升决策树）**：GDBT是一种强大的集成学习方法，通过梯度提升策略逐步优化弱预测器，如XGBoost和LightGBM是GDBT的实现。 12. **正则化（Regu）**：正则化是防止模型过拟合的策略，通过在损失函数中添加惩罚项控制模型复杂度，如L1和L2正则化。 这篇笔记详尽地涵盖了从基础到进阶的多种机器学习算法，是学习和复习机器学习理论的好材料。通过深入理解这些算法，有助于提升在实际问题中应用机器学习的能力。