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K近邻法 假设给定了一个训练数据集。其中的实例类别已定。分类时,对于新类,根据距离该点最近的k的点的类别,多数表决。 距离度量 K值选择
根据《统计学习方法》以例4.1的数据为例实现的朴素贝叶斯。 感觉最后计算比较时候可以避免使用double,但是为了思路清晰就这样把。#include #include usi...
根据统计学习方法写的KdTree实现,### 参考了这个博客的主要思路,但是在关于如何搜索最近邻上有些不同。1.我采取在发现可能的路径后,采取扩展路径到叶子节点,生成一个新路...
感知器 感知器是二类分类的线性分类模型,属于辨别模型。输出为实例的类别,取+1与-1二值。目的是求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。 误分类点 判别的结果与输入的类别不同...
根据《统计学习方法》用C++实现的感知器模型。
根据《统计学习方法》用C++实现的感知器模型。
监督学习 监督学习的特点:训练样例是带有标签的。也就是人们已经知道应该如何划分成几种特定的类型。对于训练数据,人们能预测出准确的结果。而无监督学习相反,人们本身不知道划分的结...