第3章 机器学习算法基础

本章首先介绍几个基础的机器学习算法的实现原理和应用，如KNN、线性回归、逻辑回归等，使读者对机器学习算法有一个基本认识的同时，了解如何在模型训练过程中进行优化，以及如何对模型结果进行评估。然后，对决策树模型做了详细介绍。决策树是XGBoost模型的重要组成部分，学习和掌握决策树的生成、剪枝等内容将会对后续的学习提供巨大帮助。排序问题是机器学习中的常见问题，本章3.6节对常用的排序方法和评估指标进行了阐述。神经网络和支持向量机也是经常采用的机器学习算法，3.7节和3.8节分别介绍了两者的实现原理，结合详细的公式推导过程，使读者能够深入理解算法背后的数学原理。