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201119西瓜书系列博客 10、降维与度量学习 一、总结 一句话总结： 【降维】是【将原高维空间嵌入到一个合适的低维子空间中】，接着在低维空间中进行学习任务； 【度量学习】则是【试图去学习出一个距离度量来等效降维的效果】，两者都是为了解决维数灾难带来的诸多问题。 也许大家最后心存疑惑，那kNN呢， 阅读全文
posted @ 2020-11-22 09:44
范仁义
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数据挖掘，机器学习，和人工智能的区别 一、总结 一句话总结： 数据挖掘，机器学习，和人工智能 这三者的区别主要是【目的不同】，其【手段(算法，模型)有很大的重叠】，所以容易混淆。 【数据挖掘 (data mining)】：【模式提取，大数据】： 有目的地从现有大数据中提取数据的模式(pattern) 阅读全文
posted @ 2020-11-21 23:44
范仁义
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201119西瓜书系列博客 9、聚类任务 一、总结 一句话总结： 9.1、聚类任务；9.2、性能度量；9.3、距离计算 9.4、原型聚类：以原型方式聚类 9.5、密度聚类：以密度方式聚类 9.6、层次聚类：以层次方式聚类 1、【9.1、聚类任务】？ 聚类试图将数据集中的【样本划分为若干个通常是不相交 阅读全文
posted @ 2020-11-21 12:17
范仁义
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201119西瓜书系列博客 8、集成学习 一、总结 一句话总结： 8.1、个体与集成：集成如何获得比单一学习器更好的性能 8.2、Boosting；8.3、Bagging与随机森林 8.4、结合策略：模型集成在一起的策略 8.5、多样性：增强多样性 1、集成学习 介绍？ 集成学习(ensemble 阅读全文
posted @ 2020-11-21 11:33
范仁义
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201119西瓜书系列博客 7、贝叶斯分类器 一、总结 一句话总结： 7.1、贝叶斯决策论；7.2、极大似然估计 7.3、朴素贝叶斯分类器 7.4、半朴素贝叶斯分类器 7.5、EM方法 1、贝叶斯公式？ $$P ( B _ { i } | A ) = \frac { P ( B _ { i } ) 阅读全文
posted @ 2020-11-21 09:54
范仁义
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201119西瓜书系列博客 6、支持向量机 一、总结 一句话总结： 支持向量机（Support Vector Machine），简称SVM，是一种经典的【二分类模型】，属于监督学习算法。 1、【6.1、间隔与支持向量】？ 介绍了支持向量机的目标是确定一个对样本的分类结果最鲁棒的线性分类器，即找到一个 阅读全文
posted @ 2020-11-21 08:47
范仁义
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201119西瓜书系列博客 5、神经网络 一、总结 一句话总结： 5.2 感知机与多层网络 5.3 误差逆传播算法 5.4 全局最小与局部极小 5.5 深度学习 1、阶跃函数？ $$\operatorname { sgn } ( x ) = \left\{ \begin{array} { l l } 阅读全文
posted @ 2020-11-21 08:21
范仁义
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201119西瓜书系列博客 4、决策树 一、总结 一句话总结： 决策树学习的【目的是为了产生一棵泛化能力强】，即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循简单且直观的【分而治之（divide-and-conquer）】策略。 1、决策树的结构？ 一般的，决策树包含一个【根结点，多个内部结点和多个叶结 阅读全文
posted @ 2020-11-20 23:16
范仁义
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201119西瓜书系列博客 3、线性模型 一、总结 一句话总结： 线性模型：试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即：$$f ( x ) = w _ { 1 } x _ { 1 } + w _ { 2 } x _ { 2 } + \ldots + w _ { d } x _ { d } + 阅读全文
posted @ 2020-11-20 22:39
范仁义
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201119西瓜书系列博客 2、模型评估与选择 一、总结 一句话总结： 要善于凭借，这样万利无害 1、【2.2、学习器泛化误差评估方法】 留出法？ 【“留出法”（hold-out）直接将数据集D划分为两个互斥的集合】，其中一个集合作为训练集S，另一个作为测试集T，即D=S∪T，S∩T=Φ。在S上训练 阅读全文
posted @ 2020-11-20 22:23
范仁义
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