Python Day 48 学习（日志Day18学习）
补：使用AI问答对几种算法进行更通俗易懂的解释
1. 逻辑回归（Logistic Regression）
像面试官判断你是否能被录取。
面试官会根据你的学历、经验、技能等打分，最后给出一个“录取”或“不录取”的概率。逻辑回归就是根据特征，算出一个属于某一类的概率，超过一半就归为这一类。
2. K近邻（KNN）
像问邻居借主意。
你搬到新小区，不知道哪家外卖好吃，就问最近的几个邻居（比如3个），他们大多数喜欢哪家，你也选哪家。KNN就是看“离你最近的K个样本”属于哪一类，你就归为哪一类。
3. 决策树（Decision Tree）
像玩“二十个问题”猜谜游戏。
每次问一个问题，比如“你喜欢甜的吗？”“你喜欢辣的吗？”，根据答案一步步筛选，最后确定你喜欢哪种菜。决策树就是不断用“是/否”问题把数据分成不同类别。
4. 随机森林（Random Forest）
像一群专家投票。
不是只听一个专家（决策树）的意见，而是请一群专家，每个人独立判断，最后大家投票决定结果。这样更稳妥，不容易被个别专家误导。
5. SVM（支持向量机）
像用一把尺子分开苹果和橘子。
你有一堆苹果和橘子，想用一把尺子把它们分开，SVM会找到那把“最宽的尺子”，让两类之间的间隔最大，分得最清楚。
6. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）
像医生根据症状判断病因。
医生根据你咳嗽、发烧等症状，结合以往经验，算出你得某种病的概率。朴素贝叶斯就是根据各个特征出现的概率，推断你属于哪一类。
7. XGBoost、LightGBM、CatBoost
像多轮淘汰赛，高手不断提升。
每一轮有一个“弱选手”（简单模型）做判断，下一轮专门纠正上一轮的错误，大家一起把结果做得更好。这类算法属于“集成学习”，能把很多简单模型组合成一个强大的模型。
总结：
这些算法本质上都是“根据已知信息，帮你做分类或预测”，只是“做决策的方法”不同。有的靠投票，有的靠一步步筛选，有的靠概率，有的靠不断纠错。你可以把它们想象成不同风格的“决策顾问”，帮你解决问题。
手写笔记复习
今天复习到这里，明日继续，加油！！！@浙大疏锦行