摘要： 原文链接上篇主要介绍了经典的降维方法与度量学习，首先从“维数灾难”导致的样本稀疏以及距离难计算两大难题出发，引出了降维的概念，即通过某种数学变换将原始高维空间转变到一个低维的子空间，接着分别介绍了kNN、MDS、PCA、KPCA以及两种经典的流形学习方法，k... 阅读全文

摘要： 原文地址 降维与度量学习 样本的特征数称为维数（dimensionality），当维数非常大时，也就是现在所说的“维数灾难”，具体表现在：在高维情形下，数据样本将变得十分稀疏，因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字，谓可远观而不可亵玩焉…训练样本的稀疏使得其代表总体 阅读全文

摘要： 集成学习目录：个体和集成BoostingBagging与随机森林Bagging随机森林综合策略平均法投票法学习法多样性误差-分歧分解多样性度量多样性增强内容：个体和集成集成学习是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，如下图，集成学习通过将多个学习器结合，获... 阅读全文