主要观点总结
本文主要介绍了机器学习中的不同模型类型，包括神经网络、符号主义类、决策树类、概率类、近邻类以及集成学习类模型。文章详细解释了各类模型的基本原理、代表模型以及使用Python实现的简单示例代码。
关键观点总结
关键观点1: 机器学习模型简介
机器学习模型是通过学习训练数据来调整参数以最小化预测输出与真实标签之间误差的数学函数。文章介绍了多种类型的机器学习模型，包括基于神经网络、符号主义、决策树、概率、近邻和集成学习的模型。
关键观点2: 神经网络类模型
神经网络类模型模拟人脑神经网络结构和功能。通过多层非线性隐藏层，可以实现万能近似的效果。文章提到了深度神经网络（DNN）的原理和优点，并给出了一个简单的Python代码示例。
关键观点3: 符号主义类模型
符号主义类模型基于逻辑推理，认为人类和计算机都是物理符号系统。专家系统、知识库和知识图谱是此类模型的代表。文章给出了一个简单的专家系统示例。
关键观点4: 决策树类模型
决策树模型是递归地将数据集划分成若干子数据集的非参数分类和回归方法。它利用信息论中的熵理论选择最佳划分属性构建决策树。文章介绍了CART算法，并提供了使用Scikit-learn实现的代码示例。
关键观点5: 概率类模型
概率模型基于概率论描述随机现象或事件的分布和概率关系。朴素贝叶斯分类器、贝叶斯网络和隐马尔可夫模型是概率模型的代表。文章给出了朴素贝叶斯分类器的Python代码示例。
关键观点6: 近邻类模型
近邻类模型通过测量不同数据点之间的距离来决定数据的相似性，无需明确的训练和测试集划分。KNN算法是此类模型的代表。文章提供了KNN算法的Python示例。
关键观点7: 集成学习类模型
集成学习通过合并多个学习器的预测结果来提高预测精度和稳定性。随机森林是集成学习类的代表模型。文章介绍了集成学习的思想，并给出了随机森林算法的Python实现示例。
文章预览
转自 Python人工智能前沿 通俗来说，机器学习模型就是一种数学函数，它能够将输入数据映射到预测输出。更具体地说，机器学习模型就是一种通过学习训练数据，来调整模型参数，以最小化预测输出与真实标签之间的误差的数学函数。 机器学习中的模型有很多种，例如逻辑回归模型、决策树模型、支持向量机模型等，每一种模型都有其适用的数据类型和问题类型。同时， 不同模型之间存在着许多共性，或者说有一条隐藏的模型演化的路径。 以联结主义的感知机为例，通过增加感知机的隐藏层数，我们可以将其转化为深度神经网络。而对感知机加入核函数就可以转化为SVM。这一过程可以直观地展示了不同模型之间的内在联系，以及模型间的转化可能。 按照相似点，我粗糙（不严谨）地将模型分为如下6个大类，以方便发现 基础的共性， 逐个深入
………………………………
