目录
介绍
本章内容：
说明线性回归的原理
应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测
记忆回归算法的评估标准及其公式
说明线性回归的缺点
说明过拟合与欠拟合的原因以及解决方法
说明岭回归的原理即与线性回归的不同之处
说明正则化对于权重参数的影响
说明L1和L2正则化的区别
说明逻辑回归的原理
知道逻辑回归的应用场景
说明分类(主要针对二分类)问题的评估标准
应用classification_report实现精确率、召回率计算
应用roc_auc_score实现指标计算
应用joblib实现模型的保存与加载
说明K-means算法原理
说明K-means的性能评估标准轮廓系数
说明K-means的优缺点当我们深入讨论回归和聚类算法时，让我们从每个算法的基本原理、常见应用和示例开始。
回归算法
1. 基本原理： 回归算法旨在建立输入特征与输出变量之间的关系模型。这个模型通常是一个函数，可以用来预测或估计连续型的输出。基本上，我们试图找到一个函数，它能够最好地拟合已知的数据点，以便在给定新的输入特征时进行预测。
2. 常见算法：
- 线性回归（Linear Regression）： 这是最简单的回归算法之一，假设输入特征和输出变量之间存在线性关系。模型的目标是找到一条最佳拟合直线，以最小化预测值与实际值之间的差距。
- 多项式回归（Polynomial Regression）： 当线性关系无法很好地拟合数据时，多项式回归允许我们使用多项式函数来拟合数据。
- 岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归（Lasso Regression）： 这些算法用于处理多重共线性问题，其中特征之间存在相关性。
3. 应用： 回归算法在各种领域中有广泛应用，例如：
- 金融： 预测股票价格、货币汇率等。
- 医疗： 预测患者的健康状况或疾病风险。
- 天气预测： 预测温度、降雨量等。
- 市场分析： 预测销售额、市场份额等。
4. 示例： 假设您正在使用线性回归来预测房价。您会收集房屋的各种特征（如大小、卧室数量、位置等）以及其价格。然后，线性回归模型会尝试找到一个线性函数，将这些特征映射到房价，以便您可以根据新的房屋特征来估算价格。
聚类算法
1. 基本原理： 聚类算法是一种无监督学习方法，它试图将数据点分组成相似的簇，使得簇内的数据点彼此相似，而不同簇之间的数据点不相似。基本思想是找到数据中的隐藏结构或模式。
2. 常见算法：
- K均值聚类（K-Means Clustering）： 这是最常见的聚类算法之一。它将数据点分成K个簇，每个簇的中心由其成员的均值确定。
- 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 这个算法不需要提前指定簇的数量，而是构建一个层次结构，逐渐将数据点聚合成不同级别的簇。
- DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）： 基于密度的聚类，它能够识别不规则形状的簇。
3. 应用： 聚类算法在各种领域中有广泛应用，例如：
- 市场细分： 将客户分组以更好地理解其需求和行为。
- 社交网络分析： 发现社交网络中的社区结构。
- 图像分割： 将图像中的像素分组成具有相似特征的区域。
- 异常检测： 识别数据中的异常点或离群点。
4. 示例： 假设您正在使用K均值聚类来分析顾客购买行为。您可以将顾客根据他们的购买历史、偏好和消费习惯分成不同的簇，以便更好地定制营销策略或推荐产品。
系类包含内容
回归与聚类算法系列，将会包含以下内容：
- 线性回归
- 欠拟合和过拟合
- 岭回归
- 逻辑回归与二分类
- 模型保存和加载
- 无监督学习的K-means算法
系列内容会有对应的算法原理、对应的数学原理以及关于如何使用python代码去实现的整个流程