本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多领域的交叉学科。ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新知识、 ...

常见分类模型与算法 距离判别法，即最近邻算法KNN； 贝叶斯分类器； 线性判别法，即逻辑回归算法； 决策树； 支持向量机； 神经网络； 1. KNN分类算法原理及应用 ...

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1.Kmeans聚类算法原理 1.1 概述 K-means算法时集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。采用距离作为相似度的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为类簇是由距 ...

1. 集成学习（Ensemble learning） 基本思想：让机器学习效果更好，如果单个分类器表现的很好，那么为什么不适用多个分类器呢？ 通过集成学习可以提高整体的泛化能力，但是这种提高是有条 ...