各方法在訓練中對應的作用簡單解釋
微積分：求導
梯度下降法：求最優解
最小二乘法：尋找資料的最佳函式匹配
樸素葉貝斯：回歸 分類
極大似然估計：將概率最大化的引數作為真實估計值使用。
似然函式、對數似然：取對數可以將連乘轉為連加且不影響單調性，但其實可能更重要的一點是概率的連乘將會變成乙個很小的值，可能會引起浮點數下溢，尤其是當資料集很大的時候，聯合概率會趨向於0，非常不利於之後的計算。
線性回歸：線性分類
區域性加權線性回歸:高斯核函式加權
logistic回歸：非線性分類
softmax回歸：多分類
l1/l2正則化：防止過擬合
目標函式，損失函式，損失權重
資料公升維：尋找高次特徵
正態分佈：鐘型曲線
決策樹 隨機森林
拉格朗日乘子法:約束條件下求極值
函式求駐點：一階導數為0
資訊增益:決策樹演算法的每個特徵選擇依據
資訊增益率：單個分支值過多進行懲罰的依據
資訊增益、資訊增益率、基尼係數
進行剪枝，選擇損失函式最小的樹
bagging：多個分類器投票結果決定分類
oob資料：重取樣有37%的資料未被使用，稱為袋外資料，可取代測試集用於誤差估計
isolation forest:隨機選擇依據建立決策樹，異常檢測
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