kcats

摘要： k近邻法(k nearest neighbor, k NN)可用于分类与回归. 在分类问题中, 假设给定一个训练数据集, 其中的实例类别已定. 分类时, 对新的实例, 根据其k个最按住的训练实例的类别, 通过多数表决等方式进行预测. 不具备显式的学习过程. k值的选择, 距离的度量以及分类决策规则是 阅读全文

摘要： 感知机对应于输入空间中实例划分为正负两类的分离超平面, 属于判别模型. 其目标是求出将训练数据进行线性划分的分离超平面. 是神经网络与去过向量机的基础 定义: 假设输入空间(特征空间)是$\mathcal{X} \subseteq \mathbf{R}^n$, 输出空间是$\mathcal{Y} = 阅读全文