机器学习入门之svm-knn

最新推荐文章于 2024-03-04 23:15:09 发布
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#监督学习 #SVM #KNN #过拟合 #支持向量机

本文介绍了统计学的基本概念，包括监督学习、回归问题、分类问题、过拟合与泛化能力等核心知识点，并简述了K近邻法和SVM支持向量机的基本原理。
先来看一些基本概念
什么是统计学？

基于数据构建统计模型 从而对数据进行预测与分析。

什么是监督学习？

学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测。（有标签学习）

根据输入，输出变量的不同类型，对预测任务给予不同的名称。

回归问题： 输入，输出均为连续变量。
分类问题： 输出变量为有限个离散变量。

过拟合

学习时选择的模型所包含的参数过多，以致于出现这一模型对已知数据预测得很好，但对未知数据预测得很差的现象。
在这里插入图片描述

泛化能力

模型对未知数据的预测能力。测试误差越小，泛化能力越好。

K近邻法（KNN）

对特征空间的划分：掌握距离量度，K值的选择，分类决策规则。

SVM支持向量机（不想写，直接上图）

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
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