数分模型整理v1.0.1

一、关联规则

功能集/套餐/购物篮分析

• 关联分析（一）
• 关联规则（二）

二、集成学习

• 集成学习
• bagging

三、聚类

• DBSCAN聚类
• k-means聚类

在机器学习里，什么是凸样本集和非凸样本集？
定义：存在两点的直线内的点有不属于集合S的点，集合S就称为凹集。
…

四、分类

• 使用sklearn库：KNN算法
• bagging
• 使用sklearn库：SVM
• 反馈神经网络（MLP）
• Decision Tree（决策树分类）
• randomforest

随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。
随机森林的随机性体现在每颗树的训练样本是随机的，树中每个节点的分裂属性集合也是随机选择确定的。
有了这2个随机的保证，随机森林就不会产生过拟合的现象了。

五、回归

• 反馈神经网络（MLP）
• 回归树（决策树回归）

六、特征选择

• 使用pca进行降维

标签：bagging,模型,v1.0,MLP,数分,随机,聚类,sklearn,决策树
来源： https://blog.csdn.net/iwantMovieLens/article/details/119117243