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感知机学习笔记 感知机模型 感知机是二类分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机将输入空间划分为正负两个超平面。 由输入空间到输出空间的函数为： f(x)=sign(w⋅x+b)f(x)=sign(w·x+b)f(x)=sign(w·x+b) signsignsign是符号函数 sign(x)={+1,x>=0−1,x<0...

k近邻法 分类问题中的k近邻法。 分类时，对于新的实例，根据已有的k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决方式进行预测其所属的类。 k值的选择、距离度量以及分类决策规则是k近邻法的三个基本要素。 k近邻法没有显示的学习过程。 k近邻模型 模型 特征空间中，对每个训练实例点xixix_i，距离该点比其他点更近的所有点组组成的一个区域，叫做单元（cell）。每个训练实例点拥有一个...