最近学习总结

机器学习-最近邻(KNN,RNN) 最近邻概述基于最近邻的监督学习方法分两类:分类,针对的是具有离散标签的数据;回归,针对的是具有连续标签的数据基于最近邻的无监督学习方法用于聚类分析。最近邻方法原理是从训练样本中找到与查询点在距离上最近的预定数量或范围的多个点,然后依据这些点来预测查询点的标签。从训练样本中找出点的数量可以是用户定义的常量,这叫ķ最近邻学习即KNN,也可以通过用户定义的查询点的距离半径范围得出,这叫基于半径的最近邻学... 阅读详情
1> 所谓的STL,是通过 迭代器(Iterator) 这个接口把一些常用的数据结构如(vector,list,dquee,map)   
   与一些常用的算法如(for_each,qshort,copy) 组织起来形成的一个整体。

   假如我们想做出的新的数据结构要能够使用原有的算法,则需要提供相应的Iterator接口即可。
   同理,假如想我们的新算法应用于旧有的数据结构,则只要把对数据结构的操作都转为相应的Iterator操作。

   STL中的Iterator中分为五类,五类Iterator的关系很象继承关系。
   但是该关系与面象对象所操作的层面不同。正如泛型方法与面象对象方法所操作的层面不同一样.
  

2>学习面向对象方法的问题:
  面向对象方法其目的是解决哪些问题?哪些问题用面向对象的方法来解决最方便?
  面各对象不擅长的又是哪些问题?那么那么不擅长的问题又有什么其它方法来解决?
  在解决的问题中面象对象方法又是如何与其它方法合作解决的?
  与之前所学的方法中面象对象的好处在哪?坏处在哪?
  与生活中的方法相比,面象对象方法又类似于哪些方法?
  各种新式方法无非是:消除重复,增强分类.你要知道它简单是简单在哪.


3>如何阅读一本书的主轴.
  阅读中最重要的一点就是要主动,而为了达到这个目地,有几个问题必须得提问.
  而要解决好这几个问题,作者又提出了十几个建议或规则。而本书则围绕着这十几个规则展开。
  作为读者要受益于这本书,在同意作者的观点之后,就要按照这十几个规则来训练。
   
机器学习-K最近邻(KNN)算法 注:部分图片来源于贪心学院训练营 ,部分来源于网络。 就像学习任何编程语言一样,都要从认识‘hello world’开始。在机器学习算法里面, KNN算法也相当与这个角色。 定量说一下:理解代码核心不超过5分钟,从零写KNN代码不超过5行。 看到这里估计大家知道我想说明什么了。没错,KNN算法就是一种分类算法。 看到这个绿色的圆形,我们猜测一下,应该给他分到哪一个类别里面呢。 ... 阅读详情

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Meuck
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