SavEMyselF1的博客

通过计算不同特征的信息增益，我们可以确定哪个特征是最佳的划分特征，以便在决策树的构建过程中进行节点分裂。特征选择过程的目标是在保持模型预测准确性的同时，尽可能减少模型的复杂性。在实际应用中，可以使用不同的性能指标、树的深度范围和交叉验证的折数进行调整，以获得最佳模型。在分类问题中，SVM 的目标是找到一个最优的超平面，以最大化两个不同类别的数据点（即支持向量）之间的间隔。然而，SVM 也有其局限性，如处理大规模数据集时可能面临计算效率问题，对于高度非线性和复杂的问题，选择合适的核函数和参数也是一项挑战。

对于给定的模型和参数 (θ)，似然函数 (L(θ|X)) 表示观测到数据集 (X) 的概率。对于独立同分布的假设，似然函数通常是各个数据点概率的乘积。