6、机器学习算法与数据素养：从基础到应用

机器学习算法与数据素养：从基础到应用

1. 提升算法与朴素贝叶斯算法概述

在机器学习领域，提升（Boosting）算法和朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法是常用的分类算法。提升算法是一种将多个弱学习器组合成强学习器的技术，其核心思想是迭代地在数据上训练模型，每个新模型都试图纠正前一个模型的错误。常见的提升算法有以下几种：
| 算法名称 | 特点 |
| ---- | ---- |
| AdaBoost（自适应提升） | 最早且最流行的提升算法之一。先在整个数据集上训练一个基础分类器，然后在之前分类器分类错误的样本上依次训练额外的分类器，最终预测结果是所有分类器预测结果的加权和。 |
| 梯度提升（Gradient Boosting） | 通过迭代地向集成中添加新模型，每个新模型都旨在最小化前一个模型的误差。可用于回归和分类问题，在许多应用中都能取得最先进的结果。 |
| XGBoost（极端梯度提升） | 梯度提升算法的一种流行且高度优化的实现。使用正则化目标函数和多种技术来减少过拟合并提高准确性。 |

朴素贝叶斯算法是一种简单而有效的分类算法，基于贝叶斯定理，即根据新的证据（新数据点的特征值）更新假设（类标签）的概率。该算法假设特征之间相互独立，因此被称为“朴素”。其计算数据点属于某个特定类别的概率，是通过将该类别的先验概率乘以给定该类别的数据点的似然度得到的，然后选择概率最高的类别作为该数据点的预测类别。朴素贝叶斯算法有以下几种变体：
- 高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）：当特征是连续的且假设服从正态分布时使用。
- 多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）：当特征是离