FoolishL的博客

一、K近邻算法二、K近邻模型k近邻法使用的模型实际上对应于对特征空间的划分。模型由三个基本要素——距离度量、k值的选择和分类决策规则决定。2.1 模型2.2 距离度量例题：距离度量使用Lp距离进行计算。下面给出上述计算的做法，便于理解L1（X1,X3）= 6 = 3+3L2（X1,X3）= 4.24 = （3的平方+3的平方）开根号L3（X1,X3）= 3.78 = （3的3次方+3的3次方）开根号3L4（X1,X3）= 3.57 = （3的4次方+3的4次方）开根号42.

一、感知机学习算法的原始形态例题二、感知机学习算法的对偶形态对偶形式中训练实例仅以内积的形式出现。为了方便,可以预先将训练集中实例间的内积计算出来并以矩阵的形式存储，这个矩阵就是所谓的Gram 矩阵(Grammatrix) G= [Xi · Xj]N×NG矩阵计算：G = [X1*X1，X1*X2，X1*X3 X2*X1，X2*X2，X2*X3 X3*X1，X3*X2，X3*X3]三、感知机的概要...