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摘要

支持向量机的学习的目标也是在特征空间中找到一个分离超平面,能将实例分到不同的类。不同与感知机的解有无穷多个,线性可分支持向量机利用间隔最大化求最优分离超平面,解是唯一的。

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摘要

决策树是一种基本的分类和回归方法,其具有可读性好,分类快等优点。在西瓜书中,决策树就作为例子引入了机器学习,说明了树模型是适合于新手入门学习的内容。本文会从基本概念逐一展开介绍几种决策树的基本算法。

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摘要

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征独立假设的分类方法,假设出数据集的输入输出的联合概率分布,然后基于此模型利用贝叶斯定理求出给定的输入x对应的后验概率最大的输出y。

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