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RSS订阅原创 深度学习*学习笔记----支持向量机SVM（3）
1、机器学习的一般框架 训练集 => 提取特征值 => 结合一定的算法（分类器：比如决策树，KNN）=> 得到结果 2、SVM SVM 寻找区分两类的超平面（hyper plane），使得边际（margin）最大 超平面到一侧最近点的距离等于另一侧最近点的距离，两侧的两个超平面平行 3、线性可区分（linear separable）和线性不可
2017-04-09 22:58:49
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原创 深度学习*学习笔记---之最邻近算法KNN（2）
1、Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法 2、KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。 3、类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。 4、距离的测量方法： Euclidean Distance欧式距离 cos距离 相关度
2017-04-09 10:03:12
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原创 深度学习*学习笔记-----之决策树（1）
基本概念：训练集、测试集、特征集、监督学习、非监督学习、分类、回归 机器学习中分类和预测算法的评估：准确率、速度、强壮性、可规模性、可解释性 监督学习（supervised learning）:训练集有类别标记（class label） 无监督学习（unsupervised learning）:训练集无类别标记 半监督学习（supervised learning）:有类型标记+无类别标记的训
2017-04-06 17:29:52
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空空如也
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