2016年8月7日
【机器学习】HK算法（LMSE算法） LMS算法改进保证线性可分时均方误差标准能够找到线性可分的超平面
摘要： 1.其实HK算法思想很朴实，就是在最小均方误差准则下求得权矢量。他相对于感知器算法的优点在于，他适用于线性可分和非线性可分得情况，对于线性可分的情况，给出最优权矢量，对于非线性可分得情况，能够判别出来，以... 阅读全文
posted @ 2016-08-07 23:31 ZhangPYi 阅读(1082) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【机器学习】HK算法（LMSE算法） LMS算法改进保证线性可分时均方误差标准能够找到线性可分的超平面
摘要： 1.其实HK算法思想很朴实，就是在最小均方误差准则下求得权矢量。他相对于感知器算法的优点在于，他适用于线性可分和非线性可分得情况，对于线性可分的情况，给出最优权矢量，对于非线性可分得情况，能够判别出来，以... 阅读全文
posted @ 2016-08-07 23:31 ZhangPYi 阅读(491) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【机器学习】Linear least squares, Lasso,ridge regression有何本质区别？
摘要： Linear least squares, Lasso,ridge regression有何本质区别？Linear least squares, Lasso,ridge regression有何本质区别？... 阅读全文
posted @ 2016-08-07 22:54 ZhangPYi 阅读(178) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【机器学习】Linear least squares, Lasso,ridge regression有何本质区别？
摘要： Linear least squares, Lasso,ridge regression有何本质区别？Linear least squares, Lasso,ridge regression有何本质区别？... 阅读全文
posted @ 2016-08-07 22:54 ZhangPYi 阅读(400) 评论(0) 推荐(0) 编辑