作业19

练习1 KNN分类训练

1. 解释KNN算法的基本流程
2. 解释KNN算法的主要原理、优缺点及使用技巧
3. 在R上实现knn分类算法

练习2 支持向量机分类训练

1. 解释支持向量机的基本原理，几何间隔函数间隔等基础概念
2. 解释支持向量机的优缺点和适用场
3. 在R上实现支持向量机分类算法

练习3 决策树分类训练

1. 解释决策树算法的原理，学会特征选择，分枝过程
2. 解释决策树算法的实现过程，能比较多种不同决策树
3. 在R上实现决策树分类模型

练习4 随机森林分类训练

1. 解释随机森林算法的原理，比较决策树和随机森林的相互关系
2. 解释模型集成的思想
3. 使用R语言建立随机森林分类模型