机器学习基础（四十九）—

度量无序程度

（1）香农熵（Shannon Entropy）
（2）基尼不纯度（Gini impurity）

决策树

（1）易于解释，相对神经网络
（2）处理缺失型数据的能力

朴素贝叶斯

（1）朴素贝叶斯的一个著名应用即是：电子垃圾邮件过滤；

SVM

请从数学的角度说明为什么选择最大间隔（几何）分类器？

误分次数≤(2Rδ)2

误分次数\leq \left(\frac{2R}{\delta}\right)^2

其中 δ\delta 即为样本到分类间隔距离，R<script id="MathJax-Element-3" type="math/tex">R</script> 表示所有样本中的最长向量值。

神经网络

（1）位于两个神经元（neuron）之间的连接上的权重值（weight）本身并无直接实际的意义；
（2）BP 神经网络
- 两层循环：外层 epoch，内层全部样本
- 每个样本（x, y）都会调用一次反向传播的计算过程，
  - 而对于每个样本 (x, y) 首相调用前项过程，计算其误差，
  - 对误差调用反向传播计算其层间权值矩阵的更新

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