逻辑回归算法综述 - 机器学习PPT总结

线性回归是机器学习中最基础也是最常见的算法之一，用于分析房屋销售数据等各种应用场景。

KNN算法是机器学习领域中的一种经典算法，它通过测量不同特征值之间的距离进行分类。该算法简单有效，适用于各种数据集类型，特别是在数据样本较少的情况下表现突出。通过选择适当的邻居数量（K值），KNN算法能够提供高准确度的分类和预测。

比较 Kotsiantis 等人 (2007) 和 Hastie 等人 (2009) 的分类算法 阐述算法原理、优缺点以及适用场景

机器学习的入门干货文档，讲得还挺细。常见的四大类算法——监督、无监督、半监督和强化学习，都有简单明了的，适合刚入坑或者想系统梳理知识的你看看。里面的术语不多，讲得比较口语化，配合几个实际场景，说白了就是看完之后你就知道每种算法适合干嘛了。 监督学习、无监督学习这些词听着有点玄，其实你可以这么理解：一个像老师带学生，告诉答案；另一个就像学生自学，全靠自己摸索。文档里举的例子也贴地气，比如图像分类、聚类这些，都是你在工作中经常能碰到的场景。 半监督学习和强化学习这两块也讲得不马虎。半监督就是又用标记数据又用没标记的，鱼和熊掌兼得；强化学习嘛，说白了就是让算法像打游戏一样自己试错找出最优策略，文档里

在机器学习领域，生成候选集与频繁项集是重要的步骤。如果项集支持度计数不符合条件，如A,B,D和B,C,E，就不属于C3。具体的项集支持度计算显示，A,Bt4t、A,Ct4t、A,Et2t、B,Ct4t、B,Dt2t、B,Et2t是常见的组合。对于2-项集和3-项集的频繁计算，也是非常关键的。

数据挖掘和机器学习领域中，回归算法广泛应用于预测连续数值型输出。回归分析帮助理解输入变量对输出变量的影响，在金融预测、销售预测和天气预报等实际问题中至关重要。实验“数据挖掘与机器学习：回归算法优化”包括线性回归、逻辑回归、多项式回归、岭回归与Lasso回归、支持向量回归（SVR）、随机森林回归和梯度提升回归（GBRT）等内容。评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²），同时介绍模型选择与调参方法。聚类算法如K-means也可能作为预处理步骤。

机器学习里的距离公式，说多不多，说少也挺杂。整理好的思维导图，能省不少事。这份用 XMind 做的总结，把常见的距离类型都列出来了，比如 欧氏距离、曼哈顿距离、海明距离这些，查起来清清楚楚。 思维导图形式，脑图结构比较直观，适合你在做分类、聚类时临时翻一下，不用每次都去搜公式。 像是做 KNN、图像检索、文本相似度匹配，或者在搞 点云、地理计算 这些方向的，参考这些距离定义会比较有。 而且它还贴心配了不少相关链接，比如 曼哈顿距离公式推导、simHash 海明距离、Wasserstein 距离代码 都有，点进去还能看到对应的 MATLAB 实现。 嗯，建议你把这个脑图存一份，查阅起来真的方便。

算法实战：探索机器学习核心 本篇带您深入浅出地了解机器学习常见算法，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习三大类别，并结合实际案例，助您快速上手算法应用。 ### 监督学习 线性回归: 预测连续目标变量，例如房价预测。 逻辑回归: 解决二分类问题，例如判断邮件是否为垃圾邮件。 决策树: 构建树形结构进行分类或回归预测，例如客户流失预警。 ### 无监督学习 聚类分析: 将数据分组到不同的簇中，例如客户细分。 主成分分析: 降低数据维度，提取主要特征，例如图像压缩。 ### 强化学习 Q-learning: 通过试错学习最优策略，例如游戏 AI。 SARSA: 基于当前策略

相对粗略的脑图，记录了第一天学习机器学习算法的思路，结构虽然不复杂，但对刚入门的你来说还是挺有参考价值的。内容覆盖了像分类、回归这些基础算法，适合做个小总结或者快速回顾。 手绘风格的脑图，重点思路比较清晰。像是把书上学到的东西做了个可视化，对理解算法结构挺有。比如你在看SVM或逻辑回归时，可以快速跳转到相关节点做联想。 推荐几个搭配阅读的资源，像这个graphkit-learn，是个挺不错的图机器学习库；还有机器学习算法实战，里头不少案例代码，照着练效果更好。 如果你想系统捋一遍机器学习的分类，可以看看机器学习算法简介及分类这篇；顺手还可以对比下PPT 版分类算法对比，图表一目了然。 使用建议