yunlinzi的博客

定义基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行分析与预测。三要素：模型、策略、算法统计学需一般经过以下步骤：（1）得到一个有限的训练数据集合；（2）确定包含所有可能的模型的假设空间，即学习模型的集合；（3）确定模型选择的准则，即学习的策略；（4）实现求解最有模型的算法，即学习的算法；（5）通过学习方法选择最优模型；（6）利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析。综上，即用算法...

LIBSVM简介准备工作下载LIBSVM工具（LIBSVM工具下载地址），然后解压，在MATLAB中进行make生成相应的可执行文件即可使用，后续的模型训练等工作主要是使用以下四个文件（函数）：libsvmread.mexw64： 将原始数据（txt，xls等）转化为SVM package格式libsvmwrite.mexw64： 将SVM package格式合并成其它格式文件（txt，...

定义感知机是二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值，感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面.是神经网络和支持向量机的基础.感知机模型感知机学习策略感知机学习算法...

k 近邻法是一种基本的分类与回归方法，其三个基本要素是k值的选择、距离度量、分类决策规则，一个实现方法是kd树。它的基本思想是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类。当k=1时为特殊情况，称为最近邻算法。当三要素确定之后，对于任何一个新的输入实例，它所属的类唯一地确定。距离度量： 欧氏距离，DT...

SVM简介1、是一种二分类模型；2、基本模型是：定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；3、核技巧使得SVM成为实质上的非线性分类器；4、学习策略：间隔最大化；5、学习算法：求解凸二次规划的最优化算法；6、三个模型（由简至繁所分的三类SVM模型）：（1）线性可分SVM，又称硬间隔 SVM，当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化学到的线性分类器；（2）线性S...