北大公開(kāi)課-人工智能基礎(chǔ) 66 機(jī)器學(xué)習(xí)的模型之邏輯模型


在機(jī)器學(xué)習(xí)中,邏輯模型通常指邏輯回歸模型。邏輯回歸是一種廣泛使用的分類算法,它使用邏輯函數(shù)將輸入特征映射到一個(gè)概率值,該概率值表示輸入特征屬于某個(gè)類別的概率。邏輯回歸模型是一種線性模型,它使用最大似然估計(jì)來(lái)學(xué)習(xí)模型參數(shù)。除了邏輯回歸,還有其他許多機(jī)器學(xué)習(xí)模型,例如支持向量機(jī)、決策樹(shù)、隨機(jī)森林等等。

關(guān)聯(lián)規(guī)則是指形如 X→Y 的蘊(yùn)含表達(dá)式,其中 X 和 Y 是不相交的項(xiàng)集。在機(jī)器學(xué)習(xí)中,關(guān)聯(lián)規(guī)則通常用于挖掘數(shù)據(jù)集中的頻繁項(xiàng)集,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的有趣關(guān)系。例如,在超市購(gòu)物數(shù)據(jù)中,可以使用關(guān)聯(lián)規(guī)則來(lái)發(fā)現(xiàn)哪些商品經(jīng)常一起購(gòu)買,以便超市可以更好地組織商品陳列和促銷活動(dòng)。


決策樹(shù)是一種預(yù)測(cè)模型,代表的是對(duì)象屬性與對(duì)象值之間的映射關(guān)系。在邏輯模型中,決策樹(shù)是一種常用的分類算法。決策樹(shù)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)屬性上的判斷,每個(gè)分支代表一個(gè)判斷結(jié)果的輸出,最后每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)代表一種分類結(jié)果。決策樹(shù)算法通常包括三個(gè)步驟:特征選擇、決策樹(shù)生成和決策樹(shù)剪枝。
