统计学习方法算法实现

学习方法 2025-07-21 21:51语文学习方法www.ettschool.cn

1. 决策树算法

基于信息增益（ID3）或基尼指数（CART）递归构建树结构

关键步骤：计算特征条件熵、选择最优划分属性、剪枝优化

2. 支持向量机(SVM)

通过核函数（如高斯核）处理非线性分类问题

核心是求解凸二次规划问题，常用SMO算法实现

3. 朴素贝叶斯

基于特征条件独立性假设，计算后验概率进行分类

适用于文本分类等场景，计算效率高

4. 集成方法

随机森林通过Bootstrap采样构建多棵决策树，投票输出结果

核心参数：树数量、最大、特征子集大小

5. 聚类算法

K-means通过迭代优化簇中心实现数据分组

DBSCAN基于密度聚类，可发现任意形状簇

Python实现建议：

使用scikit-learn库快速调用算法（如DecisionTreeClassifier、SVC）

自定义实现时注意数值稳定性（如对数运算处理概率）

关键优化技巧：

特征工程：离散化、归一化提升模型效果

模型评估：交叉验证防止过拟合

- 参数调优：网格搜索结合验证曲线