一、先搞懂两个核心任务：分类和回归

咱们生活中总遇到要 “判断” 或 “预测” 的事：

1. 比如看到一个水果，判断是苹果还是橘子 —— 这就是分类（结果是 “类别”）；
2. 比如根据西瓜的大小、颜色，猜它能卖多少钱 —— 这就是回归（结果是 “数字”）。

数据挖掘里的 “有监督学习”，就像有老师带着你学：给你一堆带答案的习题（训练数据），学会后去做新题（测试数据）。

1. 分类题的答案是 “标签”（比如 “合格 / 不合格”）；
2. 回归题的答案是 “数字”（比如 “3.5 元”）。

1. 模型学不好的两种情况：欠拟合和过拟合

就像学生考试：

1. 欠拟合：简单说就是 “没学会”。比如只看了一页书就去考试，好多题不会做，成绩差。

1. 过拟合：就是 “学太死”。把课本里的例题背得滚瓜烂熟，但换个类似的题就懵了（比如例题是 “1+1=2”，考试考 “2-1=？” 就不会了）。

好的模型得能 “举一反三”（泛化能力强）。数据越多，模型越不容易学死；模型太复杂（比如背了 1000 道例题），但题目太少，也容易学死。

2. 分类任务的三种类型

1. 二分类：非此即彼。比如判断邮件是 “垃圾邮件” 还是 “正常邮件”，只有两种结果。
2. 多分类：从多个选项里选一个。比如给动物分类：猫、狗、猪，每个动物只能属于一种。
3. 多标签分类：一个东西可以有多个标签。比如一篇新闻，既可以是 “体育” 类，又可以是 “国际” 类。

3. 分类器的两种 “性格”：线性和非线性

1. 线性分类器：用 “直线” 划界。比如在纸上画一条线，左边是苹果，右边是橘子。
2. 非线性分类器：用 “曲线” 或 “复杂图形” 划界。比如用一个圆圈把苹果圈起来，外面都是橘子。
3. 

二、朴素贝叶斯分类器：凭 “特征” 猜类别

比如你想判断一个水果是不是苹果，会看：红不红？圆不圆？甜不甜？

朴素贝叶斯的思路就是：统计 “苹果通常是红的”“苹果通常是圆的” 这些概率，然后综合起来猜。

它有个 “天真” 的假设：认为这些特征没关系（比如 “红不红” 和 “圆不圆” 互不影响）。虽然简单，但实际用起来效果 often 不错，比如垃圾邮件过滤常用它。

1. 高斯朴素贝叶斯：处理像 “大小”“重量” 这种连续的数字。
2. 多项式朴素贝叶斯：处理像 “颜色”“形状” 这种分类的特征。

三、K 最近邻分类器（KNN）：看邻居猜身份

思路超简单：“物以类聚”。

比如你新认识一个人，想知道他喜欢打篮球还是踢足球，就看他身边 5 个好朋友（k=5）里，多数人喜欢啥，就猜他也喜欢啥。

1. 关键是 “算距离”：看两个东西像不像（比如用身高、体重算两个人的相似度）。
2. k 值别乱选：k 太小，可能被一个 “奇葩邻居” 带偏；k 太大，就分不清谁是核心朋友了。

缺点是：如果朋友太多（训练数据量大），每次猜都要问遍所有人，累得慌（计算量大）。

四、决策树：像查字典一样做判断

就像玩 “你画我猜” 的游戏，一步一步问问题：

1. 先问 “是不是圆的？”—— 是→继续问 “是不是红的？”—— 是→猜是苹果。
2. 每个问题（特征）就是树的 “分叉”，最后猜的结果就是 “叶子”。

建决策树时，得先挑 “最有用的问题”（属性选择），比如先问 “颜色” 比先问 “有没有虫眼” 更能快速区分水果。

1. 剪枝：就像删去太较真的问题。比如问 “红到什么程度？”“圆的半径多少？” 这种细节，反而容易出错，不如删了简单点。
2. CART 树：非黑即白的二分法，每个问题只有 “是” 和 “否” 两个答案。

五、人工神经网络：模仿人脑 “神经元”

就像好多人排成队传递消息：

1. 第一个人（输入层）看到特征（比如水果的颜色、大小），传给中间的人（隐层）；
2. 中间的人加工后，再传给最后一个人（输出层），说出答案（是苹果还是橘子）。
3. 多层感知机：中间多排几个人，就能解决复杂问题。比如 “异或” 问题（1 和 0 在一起是 1，0 和 0 在一起是 0），一层人搞不定，两层人就搞定了。
4. BP 神经网络：如果猜错了，就从最后一个人往前骂：“你怎么传错了！”（反向调整参数），直到传对为止。
5. 激活函数：就像人的 “开关”，收到的消息够强才会传给下一个人。

六、支持向量机（SVM）：找一条 “最公平” 的分界线

比如在操场上，左边站一队男生，右边站一队女生，要画一条线把他们分开。

SVM 的思路是：找一条线，离两边最近的人都尽可能远（这样不容易踩线）。那些离线最近的人，就是 “支持向量”，线的位置全靠他们定。

适合人少的时候用（小样本），比如判断少量客户会不会违约，效果不错。

七、怎么判断模型好不好？

1. 混淆矩阵：就像考试后的错题分析表：
   1. TP：本来对的，模型也说对了（真对）；
   2. FN：本来对的，模型说错了（漏判）；
   3. FP：本来错的，模型说对了（误判）；
   4. TN：本来错的，模型也说错了（真错）。
2. ROC 曲线：画一条线，越靠近左上角，说明模型越靠谱（少漏判、少误判）。

八、回归：预测具体数字

比如猜一个西瓜能卖多少钱，不是说 “贵” 或 “便宜”，而是直接说 “5.8 元”。

CART 决策树也能做回归：比如先问 “重量超过 5 斤吗？”，再问 “甜度超过 8 分吗？”，最后给出一个价格范围。

总结一下：这些模型就像不同的工具，各有各的用法：

1. 朴素贝叶斯：简单快，适合文本分类；
2. KNN：思路简单，适合小数据；
3. 决策树：像流程图，容易看懂；
4. 神经网络：能解决复杂问题，但调起来麻烦；
5. SVM：小样本时好用。

实际用的时候，就像选工具干活，哪个顺手用哪个～