2019-06-23
PCA 主成分分析法 Principle Components Analysis
邏輯清晰葱弟，入門理解一下：深入了解一下十大經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法之一：PCA算法
簡單實例理解一下：PCA降維實例分析
- 是一種降維手段，在保留數(shù)據(jù)絕大多數(shù)信息的情況下斟薇。第一個軸是方差最大的停巷，第二個軸是與第一個軸正交且方差最大的軸耍攘，第三個軸是與前兩個軸正交且方差最大的軸。
AdaBoost
看里面的例子回憶了一下：AdaBoost原理詳解
- AdaBoost是Boosting（提升法）的一種叠穆。相當(dāng)于疊加了數(shù)個弱分類器少漆，最終形成一個強分類器。
- 每次疊加一個若分類器硼被，放到樣本上去試示损，將分類錯誤的樣本的權(quán)重增加。
SVM
初步理解：SVM教程：支持向量機的直觀理解
深入：支持向量機（SVM）從入門到放棄再到掌握
- 找使得margin最大的超平面
聚類 k-means
- 步驟：
(1) 要先定下類別數(shù)嚷硫，即k检访，并初始化每類的質(zhì)心始鱼。
(2) 對所有樣本，都選擇一個最近的質(zhì)心脆贵。
(3) 對每個質(zhì)心医清，更新成樣本的質(zhì)心。
(4) 重復(fù)步驟2卖氨、3会烙。
Bayes 貝葉斯分類
分類算法之樸素貝葉斯分類（Naive Bayesian Classification）
- 思想：基于統(tǒng)計
對于給出的待分類項，求解此項出現(xiàn)的條件下各個類別出現(xiàn)的概率筒捺，哪個最大柏腻，就認(rèn)為此待分類屬于哪個類別。
