李航-統計學習方法-筆記-3：KNN
KNN算法 基本模型：給定一個訓練數據集，對新的輸入實例，在訓練數據集中找到與該實例最鄰近的k個實例。這k個實例的多數屬於某個類，就把輸入實例分為這個類。 KNN沒有顯式的學習過程。 KNN使用的模型實際上對應於特征空間的划分。特征空間中，對每個訓練實例點\(x_i\)，距離該點比其它點更近 ...
原文：李航-統計學習方法-筆記-8：提升方法
提升方法 簡述：提升方法 boosting 是一種常用的統計學習方法，應用廣泛且有效。在分類問題中，它通過改變訓練樣本的權重，學習多個分類器，並將這些分類器進行線性組合，提高分類的性能。 本章 介紹boosting方法的思路和代表性的boosting算法AdaBoost 通過訓練誤差分析探討AdaBoost為什么能提高學習精度 從前向分布加法模型的角度解釋AdaBoost 最后敘述boosting ...
2019-06-05 15:54 0 678 推薦指數：
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