《统计学习方法》（第十二章）——监督学习方法总结

方法 适用问题 模型特色 模型类型 学习策略 学习的损失函数 学习算法 感知机 二分类 分离超平面 判别模型 极小化误分类点到超平面的距离 误分点到超平面的距离 随机梯度降低 k邻近法 多分类，回归 特征空间，样本点 判别模型 - - - 朴素贝叶斯 多分类 特征与类别的联合几率分布，条件独立假设 生成模型 极大似然估计，最大后验几率估计 对数似然损失 几率计算公式，EM算法 决策树 多分类，回归

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