Sinlair的博客

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数据集（文章末尾有分享链接哟）本次数据集使用丰原站的观测记录，分成 train set 跟 test set，train set 是丰原站每个月的前 20 天所有资料。test set 则是从丰原站剩下的资料中取样出来。

感知机模型f(x)=sign(w*x + b)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。Gram矩阵：训练集的内积计算出来以矩阵的形式存储。能将数据集的正实例点和负实例点完全划分到超平面的两侧。4. 转至2，直到训练集中没有误分类点。假设输入空间（特征空间）是。称之为权值或权值向量，输入：线性可分的数据集。...

训练误差的大小对判断给定的问题是不是一个容易学习的问题是有意义的，测试误差反映了学习方法对未知数据集的预测能力。，把给定的数据进行切分，将切分的数据集组合为训练集和测试集，在此基础上反复的训练，测试，以及模型的选择。训练集用来训练模型，验证集用于模型的选择，测试集用于模型的评估。正则化对应于模型的先验概率，复杂的模型有较小的先验概率，简单有较大的。学习方法的泛化能力是指由该方法学习到的模型对未知数据的预测能力。J(f)是模型的复杂度，定义在假设空间F的泛函。监督学习：从标注数据中学习模型的机器学习问题。..

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