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1.二分类问题是与非的判断分类结果分为两类。
2.多分类问题分类结果为多个类别。
3.多标签分类问题一个样本的预测结果可能是多个或有多个标签。 就模型本质所能解决问题的角度来说可以分为线性模型和非线性分类模型。 线性分类模型中假设特征与分类结果存在线性关系通常将样本特征进行线性组合表达形式如下
f(x) w_1*x_1 w_2*x_2 ... w_d*x_d b
表达成向量形式如下 f(x) w点乘x b, 其中 w (w_1, w_2, ..., w_d)线性分类模型的算法则为对 w 和 b 的学习典型的算法包括逻辑回归(Logistic Regression)、线性判别分析( Linear Discriminant Analysis)。 非线性分类模型中的经典算法包括 K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)、支持向量机(Support Vector Machine)、决策树Decision Tree和朴素贝叶斯(Naive Bayes)。 逻辑回归 逻辑回归的优点是直接对分类概率进行建模无须事先假设数据分布是一个判别模型。并且 g 相当于对 x 为正样本的概率预测Logistic函数本身也有很好的性质是任意阶可导凸函数。
线性判别分析 针对训练集将其投影到一条直线上使得同类样本点尽量接近异类样本点尽量远离。即同类样本计算得到的 f 尽量比较相似协方差较小 异类样本的中心间距尽可能大同时考虑两者可以得到线性判别分析的目标函数。
支持向量机 找到一个超平面可以将不同类别的样本分开且使得所有的点都尽可能地远离超平面。离超平面近的点是容易被误分类的点应使离得较近的带你尽可能地远离超平面。可以定义超平面的方程如下 w 点乘 x b 0其中 w 为超平面的法向量 b 为位移项。样本 i 到超平面的距离为 |w*x_i b|。 如果所有样本不仅可以被超平面分开还和超平面保持一定函数距离这样的超平面为支持向量机中的最优超平面和超平面保持一定函数距离的样本定义为支持向量。
决策树 决策树可以看作对于“当前样本是否属于正类”这一问题的决策过程一般一棵决策树包含一个根结点、若干个中间节点和若干个叶节点叶节点对应总问题的决策结果根结点和中间节点对应中间的属性判定问题。决策树的生成是一个递归过程。同一个问题和样本可能产生不同的决策树其目标是每一次划分使分支节点纯度尽量高即样本尽可能属于同一个类别。度量纯度的指标有信息熵、增益率及基尼指数等。 K近邻 K近邻算法的工作机制是给定测试集合基于某种距离度量计算训练集中与其最接近的 k 个训练样本基于这 k 个样本的信息对测试样本的类别进行预测。似乎无须进行训练训练时间开销为0。这一类算法被称为“懒惰学习”算法而样本需要在训练阶段进行处理的算法被称为“急切学习”算法。
