机器学习的基本分类模型：
KNN，决策树，naive bayes，逻辑回归，SVM，adaboost
KNN：一种直接的学习方法，通过相似的近邻投票分类。模型不确定性有三：距离度量（相似性度量），特征权重分配，投票权重。不确定性因素很多，非常依赖训练和经验，容易发生过拟合，因为参数太多。但简单直接的方法，有时候是有奇效。在某个维度下相似性是大部分事物分类的通用规则，所以KNN做的好，可以解决很多问题。而关键是要理解真实世界的模型往往并不复杂。人为参与量越少越好。
决策树：决策树ID3算法用信息增益来判断分支条件。保证分类后信息增益最大。很多真实世界模型都很接近于此，决策树更重要的是对特征重要性进行排序。其实特征重要性是由目标分类定的，和目标分类相关性大的特征会提供较大的信息增益。但如果目标分类本身就不是可解释的，就是很复杂，很多人为限制，则特征也没有什么推广性。对于复杂的人为构建的模型，要抽象出本质的模式，再提取特征。
naive bayes：基于bayes的假设，链式法则简化后，只需要训练一阶先验概率，但仍然需要大量的样本进行训练，很容易过拟合。并且要求特征独立且权重一样。这些假设往往是不正确的。实现的时候注意处理连乘下溢出的问题，并平滑掉0概率。一般会使用其拓展：bayes网络，一种markov链的扩展。在计算贝叶斯网络概率，并分类的时候，和HMM一样，是有一个动态规划算法加速的。
逻辑回归：判别模型的鼻祖。从逻辑回归开始，我们开始了判别模型的学习。逻辑回归利用阶跃函数把连续的回归函数映射分类。符合人类对事物直观的理解。回归的方法本来就有很多变形，核心就是一个目标函数的优化。(X^TX)^-1和w成反比，调整目标函数，可以实现很多种对回归方程的优化，如岭回归，局部回归，lesso等。在回归的时候平衡模型的bias和variance。
SVM：其实和逻辑回归类似，目标函数不同。同时加入了核函数和松弛边界。比较通用的方法。即使样本很少也可以得到比较通用的分类模型。SVM的成功之处在于，抓住了分类问题非常核心的特点：支持向量。其实大部分的信息是在支持向量中。然后衍生出了新的目标函数。用laglange算子求解。求解方法也非常巧妙。
adaboost:
bagging方法每次训练的样本分布是一样的。而adaboost根据模型准确率调整样本的权重，最后根据准确率组合多个模型。可以把week learner组合起来，达到很高的分类准确度。可以和各种方法结合使用。
分类只是方法论，并不是世界观，特征的选择才是最重要的，优化特征其实是我们最需要的。根据真实世界的模型，抽象出独立有效地特征，特征的选择既是技术，也是艺术。
可以用来做特征选择的方法如下：
adboost(特征二分器，根据权重) 信息增益 岭回归图 pca lesso 卡方 等
在特征选择前去噪也是非常关键的。去掉模式化的噪音。
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