决策树和随机森林分类器
决策树和随机森林分类器决策树在之前，我们介绍了 回归树和随机森林回归 现在我们来看看分类树
分类树和和回归树不同，它处理的数据都是离散的，且有分类的, 对于一个新数据的预测，我们是将其划归为哪一类中去。而回归树处理的数据则是连续的数字，对于一个新数据的预测，我们是赋给它一个值。
比如说下面这个例子，
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朴素贝叶斯
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朴素贝叶斯参考博客： https://www.jianshu.com/p/456782eff870
我在离散数学的概率博客中提到了Bayes 定理，可以参考这篇博客进行学习： Bayes‘ Therem
Naïve Bayes现在我们着重介绍一些朴素贝叶斯分类器。
这是一个年龄薪水关于上班方式
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CSAPP程序的机器级表示3
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CSAPP程序的机器级表示3数组的分配和访问基本原则我们首先来看看数组的声明
T A[N]
其中T是数据类型，N是整形常数。
这个声明有两个效果
在内存中分配了一个 $L\cdot N$ 字节的连续区域，这里L是数据类型T的大小（单位为字节）。
引入了标识符A，可以用A来做指向数组开头的指针，记
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SVM_and_KernelSVM
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SVM and KernelSVMSVM部分文字摘自 https://www.jianshu.com/p/0b09dc432081
现在我们仍然有两类，一类红点一类绿点
现在我们要做的是如何将这两种数据准确的分隔开来。看图像其实很简单，可以横着画一条直线或者竖着画或者斜着画都能将其分隔开来。那么s
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K-NN算法
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K-NN 算法K-NN(K-Nearest Neighbors) 算法也是用来分类的，他直观上十分容易理解：
现在有两类，分别用红色的加号和绿色的加号描出，现在我们进来了一个新的数据点，我们的目标就是将这个数据点划到哪一类里面去。
比如说下面这个点经过类K-NN 算法，被划归到红色的那一类取了
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Logistic_Regression
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Logistic Regression学习自：https://www.jianshu.com/p/3254560624b7
我们之前谈论的都是线性回归问题，线性回归问题一般解决的时自变量和应变量存在线性关系的数据。比如说下面这张图。
但是对于这种数据，是一些关于年龄信息和客户是否购买产品的数据 线
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CSAPP程序的机器即表示2（6~11节）
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CSAPP程序的机器即表示2控制通常，C 语言中的语句和机器代码中的指令都是按照它们在程序中出现的次序，顺序执行的。用jump 指令可以改变一组机器代码指令的执行顺序，jump 指令指定控制应该被传递到程序的某个其他部分，可能是依赖于某个测试的结果。编译器必须产生构建在这种低级机制基础之上的指令序列
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评估与选择合适的回归模型
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选择合适的回归模型学习自： https://blog.csdn.net/zrh_CSDN/article/details/81190001
R-Squard Intuition线性回归问题中，R-Squared 是用来衡量回归方程与真实样本输出之间的相似程度。其表达式如下所示：
$R^2 = 1-\
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决策树和随机森林回归
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决策树和随机森林回归决策树https://www.jianshu.com/p/fcbbd8f2acd5
首先我们来了解一下CART(Classification And Regression Tree) 的定义。它被分为两类：分类决策树(Classification Trees) 和 回归决策树 (
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