机器学习整理资料1、学习方法：二分类：每个分类器只能把样本分为两类。瓦普尼克95年提出来基础的支持向量机就是个二分类的分类器，这个分类器学习过 程就是解一个基于正负二分类推导而来的一个最优规划问题（对偶问题），要解决多分类问题 就要用决策树把二分类的分类器级联，VC维的概念就是说的这事的复杂度。 多分类问题： 针对不同的属性训练几个不同的弱分类器，然后将它们集成为一个强分类器。层次聚类： 创建一个层次等级以分解给定的数据集。此方法分为自上而下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式。K-中心点聚类：挑选实际对象来代表簇，每个簇使用一个代表对象。它是围绕中心点划分的一种规则回归分析：处理变量之间具有相关性的一种统计方法结构分析： 结构分析法是在统计分组的基础上，计算各组成部分所占比重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。结构分析法的基本表现形式，就是计算结构标。2、监督学习算法：决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、KNN、SVM、神经网络、随机森林、AdaBoost、遗传算法无监督学
