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Logistic回归 Logistic回归的一般过程 收集数据：采用任意方法收集数据。 准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳。 分析数据：采用任意方法对数据进行分析。 训练算法：大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数。 测试算法：一旦训练步骤完成，分类就会很快。 使用算法：首先，我们输入一些数据，并将其转换成对应的结构化数值；...

-- coding: utf-8 -- “”" Created on Sat Dec 15 11:17:47 2018 @author: Administrator “”" ‘’’ https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/7624837 支持向量机 优点：范化错误率低，计算开销不大，结果易解释 缺点：对参数调节和核函数

-- coding: utf-8 -- “”" Created on Thu Feb 14 08:49:07 2019 @author: 01376782 “”" ‘’’ 利用AdaBoost元算法提高分类性能 元算法是对其他算法进行组合的一种方式。其背后的思路就像当做重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。利用元算法处理机器学习问题时就是采用 这种思路。 基于数据集多重抽样...