文章分类 - 机器学习
摘要：一、什么是神经网络？ 神经网络是具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络。 机器学习把神经网络当做一个学习算法，通过数据，学习出模型。研究的是神经网络学习，属于连接主义学习。 神经网络模型两个最重要的要素是：网络结构、神经元模型。 二、简单单元，神经元模型 神经元传送的是电位，当累计电位超过阈值
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摘要：一、重要概念 1.1、超平面 i、通过支持向量机求解出的划分超平面是对训练样本局部扰动的 “容忍” 性最好的划分超平面。 ii、对于所有可能的划分超平面，通过支持向量机求解出的划分超平面所产生的分类结果是较鲁棒的，是对未见示例的泛化能力较强的。 iii、可以通过求解对偶问题的方法来求解支持向量机的最
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摘要：一、关于决策树 1.1 概念 决策树是将一个大问题进行拆解，分而治之。拆解，分裂的过程构成了一个树的形状。 1.2、学习的过程 通过训练样本的分析来确定划分属性。 1.3、预测的过程 从根节点到叶子节点的路径过程。 1.4、策略 分而治之，自根至叶的递归过程。 1.5、树的停止条件 a、节点中样本全
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摘要：一、一元线性回归 1.1、概念 线性模型（linear model）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数 表达形式：f（x）= w1x1 + w2x2 + ... + wdxd + b 向量形式： f（x）= wTx + b 分类是尝试将点分开，回归是尝试将点串起来 1.2、离散数据 离散
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摘要：绪论 1、西瓜书的使用方法 1.通读，速读，细节不懂处略过 （观其大略） 2.阅读其他关于机器学习具体分支的读物(三月，半年) 3.再读，对关键点理解 （提纲挈领） 4.对机器学习多个分支有所了解 (1-3年） 5. 再读，细思; (疏通经络) 2、关于科学，技术，工程，应用的概念 科学：是什么，为
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