工业大数据与人工智能HFUT1

2第三章机器学习基础3.1.1.线性模型3.1.2.决策树算法3.1.3贝叶斯分类器3.1.4支持向量机3.1.5.集成学习3.1.6.聚类算法3.1.7.降维与度量学习3.1.典型机器学习算法多维缩放K近邻学习主成分分析K-均值算法

3线性模型线性模型的优势在于其简单易懂和良好的可解释性，同时它包含着机器学习中重要的基本思想。许多功能更为强大的非线性模型（NonlinearModel）可以从线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射得到。线性模型之所以具备高度的可解释性，是因为它直观地展现了各因素在预测过程中的影响力大小。