2024.02.06_学习日记

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天气：大雪
学习地点：家
学习时长：8h

学习内容

  1. KNN算法的优缺点
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  2. 决策树
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    Sklearn之使用决策树预测隐形眼睛类型
    glassdecisiontree这个文件的代码，先处理文件的特征、类别，放入字典，生成pandas表，然后序列化，用graphviz可视化决策树，然后就可以做测试了。
    决策树的优缺点
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  3. 朴素贝叶斯
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    朴素贝叶斯之过滤垃圾邮件
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  4. logistic回归
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    从疝气病症状预测病马的死亡率
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    当数据集较小时，我们使用梯度上升算法
    当数据集较大时，我们使用改进的随机梯度上升算法
    在Sklearn中，我们就可以根据数据情况选择优化算法，比如数据较小的时候，我们使用liblinear，数据较大时，我们使用sag和saga。
    这个方法还要更改solver和max_iter值，才能达到收敛。
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  5. SVM（支持向量机）
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    可以增加维度来分低纬度不可分的数据，用核函数。