zoro-zhao

摘要： 4 朴素贝叶斯 4.1.1 朴素贝叶斯的学习与分类 设输入空间$\mathcal{X} \subseteq R^n$为$n$维向量的集合，输出空间为类标记集合$\mathcal{Y} = {c_1, c_2, ..., c_k}$。输入为特征向量$x \in \mathcal{X}$，输出为类标记（ 阅读全文

摘要： 3 k近邻法 k近邻法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻法假定给定一个训练数据集，其中的实例类别一定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测，因此不具备显式的学习过程，实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分， 阅读全文

摘要： 2 感知机 2.1 感知机模型 假设输入空间（特征空间）是$\chi \subseteq R^n$，输出空间是$\gamma = {+1, -1}$，输入$x \in \chi$表示实例的特征向量，对应于输入空间的点；输出$y \in \gamma$表示实例的类别，由输入到输出的如下函数 \[ f( 阅读全文