3.5学习进度总结

 

 

 

 

 

 

 

 基于距离的机器学习模型：

　　K近邻：样本间的距离

　　支持向量机：样本到决策面的距离

　　层次聚类：不同簇之间的路基

　　推荐系统：商品或用户相似度

　　信息检索：查询和文档之间的相似度

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 应对维度灾难：过度拟合和正则化

正则化：对学习算法的修改，接在减少泛化误差而不是训练误差

 

 

 

 

 

posted @ 2021-03-05 20:40  printf();  阅读(57)  评论(0)    收藏  举报