Day 3: 机器学习进阶算法与集成学习
Day 3: 机器学习进阶算法与集成学习
欢迎来到第三天的学习！今天我们将深入学习更高级的机器学习算法。
📚 今日学习目标
- 深入理解支持向量机(SVM)的核心思想和数学原理
- 掌握K-means聚类算法的工作机制和应用场景
- 学习集成学习的三大策略：Bagging、Boosting、Stacking
- 实践XGBoost和LightGBM等现代集成算法
- 完成客户细分和高级特征工程项目
1. 支持向量机(SVM)详解
1.1 背景介绍
历史背景
支持向量机由Vladimir Vapnik在1995年提出，是统计学习理论的重要成果：
- 理论基础：基于统计学习理论和VC维理论
- 核心思想：寻找最优决策边界，最大化分类间隔
- 重要地位：在深度学习兴起前，SVM是最强大的分类算法之一
为什么需要SVM？
传统算法的局限性：
- 线性分类器：只能处理线性可分问题
- 决策树：容易过拟合，边界不够平
