基于距离的机器学习模型:
K近邻:样本间的距离
支持向量机:样本到决策面的距离
层次聚类:不同簇之间的路基
推荐系统:商品或用户相似度
信息检索:查询和文档之间的相似度
应对维度灾难:过度拟合和正则化
正则化:对学习算法的修改,接在减少泛化误差而不是训练误差
mb610134e9c087f 博主文章分类:学习进度报告 ©著作权
文章分类 代码人生
基于距离的机器学习模型:
K近邻:样本间的距离
支持向量机:样本到决策面的距离
层次聚类:不同簇之间的路基
推荐系统:商品或用户相似度
信息检索:查询和文档之间的相似度
应对维度灾难:过度拟合和正则化
正则化:对学习算法的修改,接在减少泛化误差而不是训练误差
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