實際上，可以將logistic regression看做是僅含有一層神經元的單層的神經網路。一般用於二分類網路，線性可分的情況，是乙個線性模型，啟用函式sigmoid。
logistic regression的乙個優點是logistic cost function 是乙個凸函式，可以求得全域性最小值，可以用極大似然估計求解。
神經網路是乙個對於處理複雜的非線性模型很優秀的演算法。
隨機森林就是通過整合學習的思想將多棵樹整合的一種演算法，它的基本單元是決策樹，而它的本質屬於機器學習的一大分支——整合學習（ensemble learning）方法。
其實從直觀角度來解釋，每棵決策樹都是乙個分類器（假設現在針對的是分類問題），那麼對於乙個輸入樣本，n棵樹會有n個分類結果。而隨機森林整合了所有的分類投票結果，將投票次數最多的類別指定為最終的輸出，這就是一種最簡單的 bagging 思想。
boosting演算法的工作機制是首先從訓練集用初始權重訓練出乙個弱學習器1，根據弱學習的學習誤差率表現來更新訓練樣本的權重，使得之前弱學習器1學習誤差率高的訓練樣本點的權重變高，使得這些誤差率高的點在後面的弱學習器2中得到更多的重視。然後基於調整權重後的訓練集來訓練弱學習器2.，如此重複進行，直到弱學習器數達到事先指定的數目t，最終將這t個弱學習器通過集合策略進行整合，得到最終的強學習器。
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