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  • 降維

    1.1 k近鄰學習 k近鄰學習(k-Nearest Neighbor,簡稱kNN)學習是一種常見的監(jiān)督學習方法,其工作機制非常簡單:給定測試樣本,基于某種距離度量找出訓練集中...

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    聚類

    1.1聚類任務 在“無監(jiān)督學習”(unsupervesed learning)中,訓練樣本的標記信息是未知的,目標是通過對無標記訓練樣本的學習來揭示數據內在的性質和規(guī)律。 聚...

  • 集成學習

    1.1個體與集成 集成學習(ensemble learning)通過構建并結合多個學習器來完成學習任務,有時也被稱為多分類器系統(multi-classifier syste...

  • 模型評估與選擇

    1、經驗誤差與過擬合 錯誤率:分類錯誤的樣本數占樣本總體的比例。即如果m個贗本中存在a個樣本分類錯誤,則錯誤率為E=a/m;精度=1-錯誤率=1-a/m 誤差:學習器的實際預...

  • 貝葉斯分類器

    1.1、貝葉斯決策論 貝葉斯決策論是概率框架下實施決策的基本方法。對分類任務來說,在所有相關概率都已知的理想情形下,貝葉斯決策論考慮如何基于這些概率和誤判損失來選擇最優(yōu)的類別...

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    神經網絡

    1.1神經元模型 神經網絡是由具有適應性的簡簡單單組成的廣泛并行互連的網絡,它的組織能夠模擬生物神經網絡系統對真實世界物體所作出的交互反應。 神經網絡中最基本的成分是神經元模...

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    支持向量機

    一、什么是支持向量機(SVM) 支持向量機作為傳統機器學習的一個非常重要的分類算法。 支持向量機的基礎概念可以通過一個簡單的例子來解釋, 讓我們想象有兩個類別:紅色和藍色,我...

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    決策樹

    決策樹(decision tree)是一類常見的機器學習方法,顧名思義,決策樹是基于樹結構來進行決策的,這恰是人類在面臨決策問題時一種很自然的處理機制。例如,我們想買西瓜的時...

  • 線性模型

    3.1基本形式 線性模型試圖學得一個通過屬性的線性組合來進行預測的函數,即 一般用向量形式寫成 其中w是一個參數向量。w和b學得以后,模型就得以確定。 線性模型形式簡單、易于...

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    線性判別方法

    線性判別方法(Linear Discriminant Analysis,簡稱LDA)是一種經典的線性學習方法,在二分類問題上因為最早由(Fisher)提出,亦稱為“Fishe...

  • 西瓜書緒論

    第一章 緒論 機器學習是致力于研究如何通過計算的手段,利用經驗來改善系統自身的性能的學科。機器學習所研究的主要內容,是關于在...

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