摘要：
支持向量机 支持向量机（SVM）是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量 阅读全文
摘要：
K means原理 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y，只有特征x。 K means也是聚类算法中最简单的一种。在聚类问题中，给我们的训练样本是${x^{(1)},...,x^{(m)}}$，每一个$ 阅读全文