来源：
超级数学建模
作者：不会停的蜗牛
导读：
通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。
每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。
今天的算法如下：
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决策树
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随机森林算法
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逻辑回归
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SVM
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朴素贝叶斯
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K最近邻算法
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K均值算法
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Adaboost算法
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神经网络
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马尔可夫
1.
决策树
根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。
2、随机森林
在源数据中随机选取数据，组成几个子集：
S矩阵是源数据，有1-N条数据，A、B、C 是feature，最后一列C是类别：
由S随机生成M个子矩阵：
这M个子集得到 M 个决策树：
将新数据投入到这M个树中，得到M个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果。
3、逻辑回归
当预测目标是概率这样的，值域需要满足大于等于0，小于等于1的，这个时候单纯的线性模型是做不到的，因为在定义域不在某个范围之内时，值域也超出了规定区间。
所以此时需要这样的形状的模型会比较好：
那么怎么得到这样的模型呢？
这个模型需要满足两个条件 “大于等于0”，“小于等于1”
大于等于0 的模型可以选择绝对值，平方值，这里用指数函数，一定大于0；
小于等于1 用除法，分子是自己，分母是自身加上1，那一定是小于1的了。
再做一下变形，就得到了 logistic regressions 模型：
通过源数据计算可以得到相应的系数了：
最后得到 logistic 的图形：
4、SVM
要将两类分开，想要得到一个超平面，最优的超平面是到两类的 margin 达到最大，margin就是超平面与离它最近一点的距离，如下图，Z2>Z1，所以绿色的超平面比较好。
将这个超平面表示成一个线性方程，在线上方的一类，都大于等于1，另一类小于等于－1：
点到面的距离根据图中的公式计算：
所以得到total margin的表达式如下，目标是最大化这个margin，就需要最小化分母，于是变成了一个优化问题：
举个例子，三个点，找到最优的超平面，定义了 weight vector＝（2，3）－（1，1）：
得到weight vector为（a，2a），将两个点代入方程，代入（2，3）另其值＝1，代入（1，1）另其值＝-1，求解出 a 和 截矩 w0 的值，进而得到超平面的表达式。
a求出来后，代入（a，2a）得到的就是support vector，
a和w0代入超平面的方程就是support vector machine。
5、朴素贝叶斯
举个在 NLP 的应用：
给一段文字，返回情感分类，这段文字的态度是positive，还是negative：
