彻底搞懂分类预测算法！

主要观点总结

本文介绍了多种机器学习分类算法的原理和Python实现，包括决策树、支持向量机、K近邻算法、朴素贝叶斯分类算法、逻辑回归、神经网络、随机森林和梯度提升机。

关键观点总结

关键观点1: 决策树分类算法

通过一系列的规则（if-else）来对数据进行分类，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个规则，最终到达叶节点得到分类结果。核心公式为信息增益（或基尼指数、熵等）。

关键观点2: 支持向量机（SVM）分类算法

通过找到一个最优的超平面来将数据集划分为不同的类别，使得两类数据点之间的间隔最大。核心公式为SVM的目标函数。

关键观点3: K近邻算法（KNN）

通过比较数据集中最近的K个邻居的标签来预测新数据点的标签。核心公式为距离计算公式。

关键观点4: 朴素贝叶斯分类算法

基于贝叶斯定理，通过计算每个类别条件下特征的概率来选择概率最大的类别作为预测结果。

关键观点5: 逻辑回归

用于二分类问题的统计方法，通过预测一个样本属于某个类别的概率来进行分类。

关键观点6: 神经网络

模仿人脑工作原理的计算模型，通过调整连接权重来学习和识别数据中的特征。

关键观点7: 随机森林分类算法

基于决策树的集成学习方法，通过构建多棵决策树并综合它们的预测结果来进行分类。

关键观点8: 梯度提升机（GBM）算法

通过迭代最小化损失函数来构建预测模型的方法，通过将多个弱学习器组合成强学习器，以提升预测准确性。

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