以前花了将近一年多的时间学习移动安全，期间也遇到了各种坑，特别是学习Android加固的知识，由于Android加固技术门槛比较高，在网上想要找到系统的资料还是很困难的，一些相关的入门资料也比较少。在这里，我也把自己以前学习的经历和遇到的坑做一些总结，希望能给一些刚入门移动安全行业的同学一些参考，避免入坑。

SVM是在1963年，由Vanpik领导的ATE-T Bell实验室研究小组提出来的。这种方法是基于模式识别方法和统计学习理论的一种分类技术，主要用于模式识别领域。SVM在解决小样本、非线性及高纬度的分类问题中，有许多优势。在文本分类、图像识别、生物信息学等领域中得到了成功的额应用。

随机森林就是通过集成学习的方法将多颗决策树集成的一种算法。每一颗决策树都是一个分类器，对于每一个输入样本，N棵决策树会有N个分类结果。而随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输出。可见，这也是一种Bagging思想。同时，我们也会讲解Adaboost算法的原理和代码实现。

        决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子节点处，熵值为0。其具有可读性、分类速度快的优点，是一种有监督学习。最早提及决策树思想的是Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及Breiman等人在1984年提出的CART算法。本篇文章主要介绍决策树的基本概念，以及上面这3种常见算法原理及其代码实现。

最大熵原理是在1957 年由E.T.Jaynes 提出的，其主要思想是，在只掌握关于未知分布的部分知识时，应该选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。因为在这种情况下，符合已知知识的概率分布可能不止一个。我们知道，熵定义的实际上是一个随机变量的不确定性，熵最大的时候，说明随机变量最不确定。

        在《逻辑回归算法》一问中，我们介绍了逻辑回归算法的原理，这一篇文章，我们将通过逻辑回归算法的原理，动手用python实现一遍，以加深对逻辑回归算法的理解。同时跟scikit-learn的逻辑回归工具进行效果对比。