概述 强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习的一个重要分支。在强化学习中，包含两种基本的元素：状态与动作，在某个状态下执行某种动作，这便是一种策略，学习器要做的 ...

稀疏表示与字典学习 当样本数据是一个稀疏矩阵时，对学习任务来说会有不少的好处，例如很多问题变得线性可分，储存更为高效等。这便是稀疏表示与字典学习的基本出发点。 稀疏矩阵即矩阵的每一行/列中都包含了 ...

Fisher线性判别分析 1、概述 在使用统计方法处理模式识别问题时，往往是在低维空间展开研究，然而实际中数据往往是高维的，基于统计的方法往往很难求解，因此降维成了解决问题的突破口。 假设数据存 ...

基本概念 规则学习概念：机器学习中的规则（rule）通常是指语义明确、能描述数据分布所隐含的客观规律或领域概念、可写成"若…则…"形式的逻辑规则。规则学习（rulelearning）是从训练数据中学 ...

概述 针对某种数据，通过一定的特征提取手段，或者记录观测到的特征，往往得到的是一组特征，但其中可能存在很多特征与当前要解决的问题并不密切等问题。另一方面，由于特征过多，在处理中会带来计算量大、泛化能 ...

概述 Boosting基本思想: 通过改变训练数据的概率分布（训练数据的权值分布），学习多个弱分类器，并将它们线性组合，构成强分类器。 Boosting算法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习， ...

概述 监督学习指的是训练样本包含标记信息的学习任务，例如：常见的分类与回归算法； 无监督学习则是训练样本不包含标记信息的学习任务，例如：聚类算法。 在实际生活中，常常会出现一部分样本有标记和较多 ...

基本形式 优点：线性模型形式简单、易于建模。 很多非线性模型是在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射得到的。 权重矩阵直观表达了各个属性的重 ...

周志华著《西瓜书》思维导图 第一章：https://blog.csdn.net/liuyan20062010/article/details/68489427 第二章：https://blog.c ...