curryche的博客

1.线性模型基本线性模型（感知机）线性回归逻辑斯谛回归（logistic regression，LR）线性判别分析（LDA）2.K近邻（K-NN）3.决策树4.支持向量机（SVM）5.贝叶斯分类器6.聚类（K-means）7.集成学习GBDTXGBOOST随机森林（random forest，RF）...

1.贝叶斯决策论在分类任务中，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑的是如何基于这些概率和判别损失来选择最优的类别标记。判别损失λijλij\lambda_{ij}表示将真实标记为cjcjc_j的样本分类为cicic_i所产生的损失。条件风险R(ci|x)=∑j=1NλijP(cj|x)R(ci|x)=∑j=1NλijP(cj|x)R(c_i|x)=\sum\l...