试图优秀的小渣硕
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关于核函数的一些思考想写一下我自己对于核函数的理解，虽然并不知道核函数的发明过程，但我想以自己的理解，来重现这个过程。 核函数的应用很广，在SVM上的应用只是冰山一角。即便如此，我还是假设发明人...
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(度量学习)METRIC LEARNING
METRIC LEARNING(度量学习) 度量学习也可以认为是相似度。knn最合适的是学习马氏距离，怎么学？要给出先验知识，哪两个数据更相似，欧式距离不可靠。SVM也是me...
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汗水是最好的化妆品
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《机器学习》第10章 降维与度量分析关键字 样本的特征数称为维数（dimensionality），当维数非常大时，也就是现在所说的“维数灾难”，具体表现在：在高维情形下，数据样本将变得十分稀疏，因为此时要满足训...
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第十章 降维与度量学习章节目录 k近邻学习 低纬嵌入 主成分分析 核化线性降维 流形学习 度量学习 知识点 1.懒惰学习（lazy learning）：此类学习技术在训练阶段仅仅是把样本保存起来，...
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前方没有终点，我们永不停息。
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西瓜书学习笔记-降维与度量学习降维与度量学习 1 k近邻学习 k近邻学习是一种常用的监督学习算法，工作机制为：给定训练样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最近的k个训练样本，然后基于这些邻居的信息进行预...
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数据，数据，数据
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3.1.1.10 降维与度量学习
降维与度量学习 原理 《机器学习》周志华 10.1 k近邻学习 k近邻(k-Nearest Neighbor, kNN)学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定...
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一起来读西瓜书：第十章 降维与度量学习1. 章节主要内容 本章的主要内容是降维与度量学习，这是机器学习领域很重要的一块内容。在进入具体的介绍之前，对降维与度量学习不清楚的小伙伴们其实可以尝试从字面意思上理解一下降...
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请给我一支撬动世界的画笔。@神笔马良
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孟永辉，资深行业研究专家，作家，行业观察家。
