2018级计算机实验班《机器学习》-
机器学习一到三章笔记
第三章 3.1贝叶斯决策与MAP分类器 当两个类有相同的均值时，MICD分类器倾向于选择方差更大的类，但其实决策真值应该倾向于方差更小，即分布更紧致的类。感觉有点像同心圆，有相同的圆心，然后每一圈之间代表一个类。 基于距离的决策一般只考虑了训练样本的分布情况，忽略了类与类之间的关系。 先验概率：根据 -
《机器学习》第一次作业——第一至三章学习记录和心得
第一章 模式识别基本概念 模式识别应用领域：计算机视觉领域（交通标志识别、动作识别、语音识别），医学领域（心跳异位搏动识别），网络领域（应用程序识别），金融领域（银行信贷识别、股票价格预测），机器人领域（机械手目标抓取点位姿），无人车领域（无人驾驶）。 模式识别：根据已有知识的表达，针对待识别模式， -
《机器学习》第一次作业——第一至三章学习记录和心得
《机器学习》第一次作业——第一至三章学习记录和心得 orz懒人直接上图了，真的好多作业好多考试啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊 关于讨论区作业 机器学习的作业先做完了，所以可以参考这篇博客，看得出来实验班的大哥哥大姐姐们还是勤奋的，居然有40+访问量了…… 1.复现MICD分类器的源码 请根据第二章的理论知识， -
《机器学习》第一次作业——第一至三章学习记录和心得
模式识别基本概念 特征向量相关性 点积 投影 投影向量 残差向量：投影向量和原向量x的误差 欧氏距离 区别：是在计算向量差异性的时候，衡量的方式不同 机器学习基本概念 训练样本：应覆盖模型所有的分布空间 模型：结构和参数 线性模型：$$ 非线性模型：模型结构是非线性的（曲线、曲面、超曲面） 训练样本