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統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法讀書筆記（第三章）K近鄰法 假設(shè)給定了一個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。其中的實例類別已定。分類時，對于新類，根據(jù)距離該點最近的k的點的類別，多數(shù)表決。 距離度量 K值選擇
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樸素貝葉斯簡單實現(xiàn)（c++）
根據(jù)《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》以例4.1的數(shù)據(jù)為例實現(xiàn)的樸素貝葉斯。 感覺最后計算比較時候可以避免使用double，但是為了思路清晰就這樣把。#include #include usi...
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KdTree 最近鄰查找算法（C++描述）
根據(jù)統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法寫的KdTree實現(xiàn)，### 參考了這個博客的主要思路，但是在關(guān)于如何搜索最近鄰上有些不同。1.我采取在發(fā)現(xiàn)可能的路徑后，采取擴(kuò)展路徑到葉子節(jié)點，生成一個新路...
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統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法讀書筆記（第二章）
感知器 感知器是二類分類的線性分類模型，屬于辨別模型。輸出為實例的類別，取+1與-1二值。目的是求出將訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行線性劃分的分離超平面。 誤分類點 判別的結(jié)果與輸入的類別不同...
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統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法讀書筆記（第一章）
監(jiān)督學(xué)習(xí) 監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點：訓(xùn)練樣例是帶有標(biāo)簽的。也就是人們已經(jīng)知道應(yīng)該如何劃分成幾種特定的類型。對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，人們能預(yù)測出準(zhǔn)確的結(jié)果。而無監(jiān)督學(xué)習(xí)相反，人們本身不知道劃分的結(jié)...
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