局部特征学习算法 实际中不可能对全网进行全局统一的学习，这会导致过大的资源消耗 相比之下，比较实际的选择是局部学习，而且输入很多时候确实存在局部...

神经元模型 神经网络的定义由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实无知所作出的交互反应 机器学习中的神...

1. 个体与集成 集成学习通过构建并结合多个学习器完成学习任务，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能集成学习对于弱学习器的集成效果最明显实践中...

基本流程 核心思想：通过构建一个树状模型来对新样本进行预测 主要结构：一棵决策树包含一个根节点、若干内部节点与叶结点。叶结点对应于决策结果，其他...

LDA原理推导 LDA 学习的Bayes解决方案 一般地，对于多分类问题，假设有个判别函数 如果满足则将判别为类 判别函数可以替换为任意一个单调...

Logistics回归与Fisher线性判别分析 Logistic回归 阶跃函数对于二分类任务来说，线性回归模型产生连续的预测值，需要将其转化为...

线性模型 3.0 生成学习和识别器 基本目标：获得映射，其中为特征，为类别 Bayes optimal classifier: What is ...