摘要：概述 k近邻法是一种基本分类与回归方法，本书只讨论用于分类； 原理：k近邻法假设给定一个训练数据集，其中实例的类别已定，分类时对于新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决的方法进行预测。 三要素：k值的选择，距离度量，分类决策规则 三元素选择 1.k值 k值减小意味着整体模型变复杂， 阅读全文

摘要：简介 感知机是二类分类的线性分类模型，属于判别模型，输入实例特征向量，输出实例的类别，取+1和-1。是神经网络与支持向量机的基础。 模型 $$f(x)=sign(w.x+b)$$ 几何解释： 线性方程$w.x+b=0$对应特征空间的一个超平面S，位于超平面两侧的点被分为正类或负类，S称为分离超平面。 阅读全文

摘要：题目描述 求连续子向量的最大和。 {6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。给一个数组，返回它的最大连续子序列的和。(子向量的长度至少是1) 思路： （1）自己做的 1.设两个指针，start和end只要s-e的和大于0，表示值可取，移动e指针 阅读全文

摘要：题目描述 输入一棵二叉搜索树，将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点，只能调整树中结点指针的指向。 思路： （1）二叉树的中序遍历，将中序遍历前一节点的右指针指向当前节点，当前节点的左指针指向前一节点。 （2）考虑数的中序遍历可以用栈或者递归。 1.栈 （1）把当前节点的左 阅读全文

摘要：1 统计学习 统计学习由监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等组成，本书主要讨论监督学习。 1.1 监督学习： 监督学习的任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测。 方法=模型+策略+算法 1.2 三要素 统计学习三要素之一：模型 在监督学习过程中，模型就 阅读全文