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摘要： 感知机模型 假设输入空间是$\chi \subseteq R^n$,输出空间是$Y={+1, -1}$。输入$x \subset \chi$表示实例的特征向量，输出$y \subset Y$表示实例的类别。由输入空间到输出空间的如下函数： \(f(x) = sign(w \cdot x +b)\) 阅读全文

摘要： import numpy as np import scipy as sp from scipy.optimize import leastsq import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #三角函数 def real_func(x: np. 阅读全文

摘要： 定义 正则化时结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项或惩罚项。正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则项值越大。 L2范数\(\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N(f(x_{i},w - y_{i})^2 + \frac{\lambda}{2}||w||^2 阅读全文

摘要： 统计学习方法三要素 模型 模型是所要学习的条件概率分布或者决策函数。 策略 统计学习的目的在于从假设空间中选取最优模型。故需要引入损失函数与风险函数。 损失函数：衡量模型一次预测的好坏。 风险函数：衡量平均意义模型预测的好坏。 损失函数和风险函数 0-1损失函数 \(L(Y,f(X))=\begin 阅读全文