通透！机器学习各大模型原理的深度剖析！

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大家好，我是花哥。 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， 逐个深入剖 ………………………………