6. 支持向量機 6.1. 間隔與支持向量 分類學習最基本的想法就是基于訓練集 在樣本空間中找到一個劃分超平面,將不同類別的樣本分開。 支持向量機找到的劃分超平面所產(chǎn)生的分...
6. 支持向量機 6.1. 間隔與支持向量 分類學習最基本的想法就是基于訓練集 在樣本空間中找到一個劃分超平面,將不同類別的樣本分開。 支持向量機找到的劃分超平面所產(chǎn)生的分...
5. 神經(jīng)網(wǎng)絡 5.1. 神經(jīng)元模型 神經(jīng)網(wǎng)絡定義:"神經(jīng)網(wǎng)絡是由具有適應性的簡單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡,它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實世界物體所作出的交互反應"。...
4. 決策樹 4.1. 基本流程 決策過程的最終結論是所希望判定的結果;決策過程中提出的每個判定問題都是對某個屬性黨的“測試”;每個測試的結果或是導出的最終結論,或是導出進一...
3. 線性模型 3.1. 基本形式 線性模型,通過屬性的線性組合來進行預測的函數(shù)。向量形式:學習系數(shù)和偏置后,就得到了模型。 非線性模型可在線性模型基礎上,引入層級結構或高維...
1. 緒論 1.1. 基本概念 我們能做出有效的預判,是因為我們已經(jīng)積累了許多經(jīng)驗,而通過對經(jīng)驗的利用,就能對新情況做出有效的決策。 機器學習正是這樣一門學科,它致力于研究如...