05 2020 档案
摘要：k-近邻算法： KNN 工作原理 假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条数据与所属分类的对应关系。 输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较。 计算新数据与样本数据集中每条数据的距离。 对求得的所有距离进行排序（从小到大，越小表示越相似）。 取前
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摘要：监督学习的数据就是有标签数据，无监督学习的数据就是无标签数据。 有标签的数据应该就是采用有监督学习方式，像线性分类器，神经网络等；无标签的数据采用非监督学习方式，比如聚类等方法。 半监督式学习问题介于监督式和非监督式学习之间。这里有一个好例子如：照片分类，但是只有部分照片带有标签(如，狗、猫和人)，
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摘要：机器学习的常用方法，主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。 监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是
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摘要：机器学习 概述 研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 机器学习 研究意义 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算
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