数据分析建模常用模型

分类预测问题

在内容理解场景下，遇到最多的问题就是分类问题。分类是有监督的学习过程。 处理分类问题首先要有一批已经有标签结果的数据，经过分类算法的学习，就可以预测新的未知数据的分类。
分类问题中包括以下 3 种情况：

二分类。这是分类问题里最简单的一种，因为要回答的问题只有 “是” 或“否”。这就是二分类问题。
多分类。在二分类的基础上，将标签可选范围扩大。要给一条内容标注它的玩法，那种类就多了，比如冲浪、滑雪、自驾、徒步、看展等，其种类甚至多达成百上千个标签。
多标签分类。是在多分类基础上再升级的方法。对于二分类和多分类，一条内容最后的结果只有一个，标签之间是互斥的关系。但是多标签分类下的一条数据可以被标注上多个标签。比如一个人在游记里既可以写玩法，也可以写美食，这两者并不冲突。

KNN算法

算法原理

用一句话来解释 KNN 算法原理，那就是找到K 个与新数据最近的样本，取样本中最多的一个类别作为新数据的类别。在前面的例子中，找到和新搬进来的一户人家住的距离最近的 K 户人家，看看 K 户人家中是有钱人多还是穷人多，取多的那个类别作为新搬来这户的类，关于距离该怎么计算呢？最常见的一个计算方法就是欧式距离，即两点之间的连线，如果放在地图上就是两个房子的直线距离。当然除了欧式距离，还有很多距离计算的方式，比如曼哈顿距离、切比雪夫距离等。

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