非线性分类——决策树
今天我们来讲非线性分类器。 为什么要使用非线性分类器呢？因为有时候数据未必是线性可分的。 常见的非线性方法有： 线性扩展的思想 线性扩展模型。即把非线性数据通过一个非线性转换，变为新的数据分布，并且这些数据符合线性分布。这样就可以使用线性方法进行分类处理。 核函数方法。 2.非线性的思想 最近邻 k近邻 决策树 神经网络 集成学习 决策树 决策树的目标：产生一棵泛化能力强的决策树。 决策树的基本流
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