まず、[ロジスティック回帰]
1、原則
線形関数によってSIGMOD関数は、[0,1]の間の確率値に変換することができます。
2、効果
3、欠点
図4に示すように、アプリケーション
第二に、ナイーブベイズ[]
1、原則
式：P（A | B）= P（B | A）P（A）/ P（B）
結合確率式でP（A、B）= P（A | B）P（B）= P（B | A）P（A）が由来である、P（A）は事前確率、P（Aと呼ばれ| B ）事後確率と呼ばれ、P（A、B）の同時確率と呼ばれています。
2、効果
3、欠点
図4に示すように、アプリケーション
マシンは視点を学習した場合、我々はA「カテゴリラベル」を理解し、「特定の特性を有する。」Bとして理解 このような企業が理解されようベイズとして：P（|カテゴリ機能）= P（特徴|カテゴリ）P（カテゴリ）/ P（機能）
たとえば、スパムの判断のシーン。私たちは、の場合には、「当社の正式な請求書（フィデリティ）17％の付加価値税の請求書のポイント割引を申請することができます。」これは、電子メールを受信します 1/2以上である|私たちがしなければならないので、P（「当社は、正式な請求書（フィデリティ）17％の付加価値税の請求書のクレジットオファーを申請することができます」「スパム」）を決定することです！そして、ここではワード技術を使用する必要があります。（など、単語を吃音のような）
私たちは、変換するために、次の式を使用することができます
P（「スパム」|「当社は、正式な請求書（フィデリティのために適用することができます）17％の付加価値税の請求書のクレジットオファー」）= P（「スパム」|（「I」、「部門」、「缶」、「ハンドリング「」正式な請求書「」忠実「」付加価値税「」請求書「」ポイント、 『割引』））
ここでは、A「は、スパム」、B印単語フレーズ（「I」、「部門」、「缶」、「ハンドリング」、「正式な請求書」、「忠実」、「付加価値税」、「請求書」をマーク使用します「ポイント」、「割引」）
要求は、ベイズ式式Pすることができる（A | B）は、に変換されます。
P（B | A）P（A）/ P（B）を形成します。
ここでP（B | A）P（（ 'I'、 '部門'、 '缶' は、 '取扱' は、 '正式な請求書'、 '忠実'、 '付加価値税'、 '請求書'、 'ポイント' 'オファー'）| 'スパム'）
条件付き独立性の仮定の伝説によると、
これは、P（（「I」、「部門」、「缶」、「ハンドリング」、「正式な請求書」、「忠実」、「付加価値税」、「請求書」、「ポイント」、「割引」）とすることができます| 「スパム」）に変換され、
P（ 'I' | 'スパム'）* P（ '部門' | 'スパム'）* .... * P（ 'ポイント' |」スパム '）* P（' オファー '|' スパム「）
確率（「I」「スパム」）とは、他の計算|このように、の例は、Pに変換されます。私たちは、トレーニング、これらの確率由来統計の必要性に焦点を当てます。例えば、P |回（「請求書」スパム「）=すべてのスパムの数」請求書「登場/スパムはすべての単語が表示されます。スパムのような分類全体の判断は、統計的な確率の問題に変換されます。この分類の問題を解決することができます。
この増加上記の条件の独立仮定ナイーブベイズ法は、ベイズ法と呼ばれます。上記の例から分かるように、ナイーブベイズ法が簡単です。
しかし、問題があるこのナイーブベイズは、単語の間には順序がありませんその目です。単なる例として、
P（（ 'I'、 '部門'、 '缶'、 'ハンドリング'、 '正式な請求書'）| 'スパム'）= P（ 'I' | 'スパム'）* P（ '部門' | 'スパム '）* ... * P（' 正式な請求書 '|' スパム「）
乗算は可換であるため、その後、上記を考慮することができます
P（ 'I' | 'スパム'）* P（ '部門' | 'スパム'）* ... * P（ '正式な請求書' | 'スパム'）= P（ '正式な請求書' |「ごみメール '）* ... * P（' 部門 '|' スパム '）* P（' I '|' スパム '）= P（（' 正式な請求書 '' できる '' ハンドリング '' I '' 書記 '）|' スパム「）
この文は恥ずかしいです！
しかし、実際のアプリケーションでナイーブベイズ効率が非常に高いです。効果は驚くほど良いです。
第三に、[木]
1、原則
いくつかの機能の分類によると、各ノードは、データを2つに分割されているかどうかを決定することによって、質問をして、質問を続けます。これらの問題は、既存のデータに基づいて研究の出ている、新しいデータを再入力して、問題は、この木に基づくことができ、適切な葉にデータを分割します。
2、効果
3、欠点
図4に示すように、アプリケーション
[ランダムフォレスト]
1、原則
2、効果
3、欠点
図4に示すように、アプリケーション
【SVM SVM]
1、原則
2、効果
3、欠点
図4に示すように、アプリケーション
[K最近傍]
1、原則
2、効果
3、欠点
図4に示すように、アプリケーション
【アダブースト】
1、原則
2、効果
3、欠点
図4に示すように、アプリケーション