最近在看清华大学数据挖掘导论，图个自己复习省事，把学的东西整理在这里，也希望本菜鸡的整理对一些童鞋有帮助吧。
分类问题：
定义：给定训练集：{（x1，y1），...，（xn，yn）}，生成将任何未知对象xi映射到其类标签yi的分类器（函数）。
图示：
其经典算法：
- 决策树
- KNN
- 神经网络
- 支持向量机
注意：我们要的理想分类器是可以得到大部分正确的结果，并不是要达到100%，结果要求平滑。
分类问题算法中的交叉验证：
过程：
- 利用数据中的训练集进行模型的生成。
- 利用测试集进行模型的评测（evaluation）
- 将评测的结果反馈给生成模型。
- 若评测结果比较满意，进行生成模型的输出。否则重新生成。
至于如何进行评测，我们要首先了解一个名词：混淆矩阵（confusion matrix）：
举一个栗子来帮助理解：
我们将性别作为y，即两分类问题中的类别，男，女。我们令男为positive，女为negative。
假若有一人性别为男，其actual value就是positive。如果我们将这个人的属性输入（属性是啥可以自己定咯）模型得到positive，则对应上图的true positive，表明预测成功，得到negative对应false negative，表明将男人预测为女人。反之，则对应其余两个格子。
当然，这一模型的准确率就可以用accuracy = （ TP+TN ）/( P+N )（测试集数据结果）为此模型准确率。
下面ROC曲线：
来看第一个图！
如果我们还是预测性别，利用身高属性来直接预测的话：
横坐标代表身高，两条线代表男人/女人，中间这个线啊，就是阈值。
紫色部分为TP，FP重合之处。
好，第二个！没啥说的。。。。其下面的1也是对应第一个图中线所围成的面积。
我们看第三个图：
如果我们将阈值定为1m，所有预测都是男生。TP为100%，FP为100%。对应第三图右上角（very small threshold）。
如果将阈值定为5m，FP，TP都是0，对应于左下角（very large threshold）。
不同的阈值，对应着此坐标系中不同点的取值。
其中，链接两个对角的对角线为random guess，也就是来一个人，不管什么属性，随机猜，就是这个效果。
理论上，我们希望这条曲线越高越好。为了衡量这条线的好坏，定义AUC。为此线下面的面积，为测试模型好坏的一指标。越接近1，此模型越好。
本菜鸡还是初学者，有啥错误希望路过的大神指正。