非妃是公主
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机器学习08：最近邻学习

作者：非妃是公主
专栏：《机器学习》
个性签：顺境不惰，逆境不馁，以心制境，万事可成。——曾国藩
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专栏地址

《机器学习》专栏地址

专栏系列文章

机器学习01：绪论

机器学习02：模型评估

机器学习03：线性回归与多分类学习

机器学习04：支持向量机

机器学习05：神经网络学习

机器学习06：决策树学习

机器学习07：贝叶斯学习

机器学习08：最近邻学习

机器学习09：无监督学习

机器学习10：集成学习

机器学习11：代价敏感学习

机器学习12：演化学习

文章目录

  • 专栏地址
  • 专栏系列文章
  • 最近邻学习基础知识
    • 积极学习
    • 消极学习
    • 最近邻学习
  • 最近邻学习基本思想
  • 最近邻学习常见问题
    • 近邻索引为题
    • 维度灾害问题
    • 邻域大小问题
    • 后验概率问题
    • 计算效率问题
    • 归纳偏置问题
    • 最近邻算法的改进——距离加权

最近邻学习基础知识

根据分类的定义可知：分类包含两个阶段：训练阶段和工作阶段。

积极学习

到目前为止，我们前面介绍的所有机器学习技术都有显式的训练过程，都是在训练阶段就对训练样本进行学习处理，构建起分类模型，这类机器学习技术统称为“积极学习” (eager learning)。

消极学习

这一章我们将要介绍的最近邻学习，没有显式的训练过程，在训练阶段只是把训练样本保存起来，建模工作延迟到工作阶段才进行处理，这类机器学习技术统称为“消极学习”(lazy learning)

最近邻学习

最近邻学习不是在整个样本空间上一次性地估计目标函数，而是针对每个待测样本作出局部的目标函数逼近。当目标函数很复杂，但它可以用不太复杂的局部函数来逼近时，这样做有非常明显的优势。
最近邻学习可以为不同的待测样本构建起不同的目标函数逼近，因此相比于那些积极的学习技术，最近邻学习往往具有较高的分类性能。

最近邻学习基本思想

机器学习08：最近邻学习_第1张图片
其实就是找到离待测样本最接近的k个样本，并统计他们的label，比如投票，哪个票数多就选哪个label作为样本的label。

最近邻学习常见问题

近邻索引为题

机器学习08：最近邻学习_第2张图片
机器学习08：最近邻学习_第3张图片
机器学习08：最近邻学习_第4张图片
在决策树的叶子结点上进行K-近邻索引

维度灾害问题

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两种解决办法，属性加权和属性选择

邻域大小问题

机器学习08：最近邻学习_第6张图片

后验概率问题

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计算效率问题

机器学习08：最近邻学习_第8张图片

归纳偏置问题

机器学习08：最近邻学习_第9张图片
对不同属性增加权值来实现。

最近邻算法的改进——距离加权

机器学习08：最近邻学习_第10张图片

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    14.1 Scripting脚本编程 脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行; 如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦; 如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的; 在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean; spring支持脚本
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