摘要：
K近邻法 K-近邻模型 根据一个已经分好类具有具体标签的数据集进行预测分类，不具有显示的训练过程，根据新样本与训练样本中每个样本之间的距离选择最近的K个样本预测，通过多数投票的方式预测该样本的标签。 模型由三个基本要素组成：距离度量，K值选择，分类决策规则。该模型距离度量为欧式距离，分类决策规则是多 阅读全文
摘要：
感知机 感知机模型 感知机模型是一种二分类的线性判别模型。根据数据特征分为正负两类，是神经网络与支持向量机的基础。 F(x) = sign(w*x +b) w:权值，b:偏置量 F(x) = 1 (x>=0) F(x) = -1 (x<0) 根据超平面 w*x +b=0 将数据集分为两类。 感知机学 阅读全文