样本空间

西瓜书学习笔记 01-绪论

1.2基础术语：数据集：dataset示例：instance/sample属性/特征：attribute/feature属性值：attributevalue属性空间：attributespace样本空间
dubian·2018-09-20 00:58

机器学习笔记-1

（模型泛指数据中学得的结果）2.样本空间：属性张成的空间，又称属性空间。它可以是多维的，每一个维度代表了一个特征；空间中的每一个点对应一个坐标向量，可以称为一个特征向量。
Frankiehp·2018-09-19 01:54

常见聚类算法总结

常见聚类算法总结1.常见算法1.原型聚类“原型”是指样本空间中具有代表性的店。此类算法假设聚类结构能够通过一组原型刻画，通常情形下，算法先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解。
raining7989·2018-09-07 17:55

《机器学习》读书笔记--第1章 绪论

假设用P评估计算机程序在某任务类T上的性能，程序利用经验E，在T上改善了P1.2基本术语数据集：记录的集合属性/特征：事件或对象在某方面的表现或性质的事项属性值：属性的取值属性空间/样本空间/输入空间：
a776995799·2018-09-05 00:00

Spark MLlib 机器学习之SVM支持向量机算法

简单来讲，它是一种二类分类模型，能够将不同类的样本在样本空间中进行分隔。其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。
Ym_Allen·2018-09-04 00:00

浅谈线性多分类分类器（全连接层、SVM、Softmax classifier等）

因此形成一个32*32*3=3072维的样本空间，此空间中其中包括50000个样本点。
Trasper1·2018-08-30 11:35

机器学习西瓜书—第一章（学习笔记）

属性张成的空间称为属性空间（attributespace）、样本空间（samplespace）或输入空间。空间中的每个点对应一个坐标向量，
lijingyu1997·2018-08-29 00:00

【A-1】CNN与常用框架

主要内容：神经网络和卷积神经网络神经网络：DNN是深度神经网络，是一种统称神经网络不需要提取特征，在前向传播当中，学习权重，完成直线之间的且操作和或操作神经强大的原因在于：不需要你手动提取特征，表征其在样本空间中的分布
skyHdd·2018-08-28 11:04

机器学习笔记——支持向量机（SVM）上

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）1、算法的基本思想在机器学习算法中，分类问题最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类的样本分开，但是这样的超平面很多
Peter_Huang0623·2018-08-11 00:00

机器学习 第六章 支持向量机

6.1间隔与支持向量6.2对偶问题6.3核函数6.4软间隔与正则化6.5支持向量回归6.6核方法6.1间隔与支持向量在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述：6.2对偶问题我们希望求解式（6.6
Cold__Winter·2018-08-04 20:30

机器学习------支持向量机（Support Vector Machine, SVM）

间隔与支持向量给定训练样本集D=(x1,y1),(x2,y2),……,(xm,ym),yi∈{−1,+1}D=(x1,y1),(x2,y2),……,(xm,ym),yi∈{−1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于数据集D在样本空间中找到一个划分超平面
shuangyumelody·2018-08-03 16:40

自己写简单的K邻近算法

在样本空间中，找到训练样本中与新实例距离最近的K个已知样本，使用这k个样本中数量较多的类别作为新实例的类别。这就是K邻近，找到距离最近的K
改名大佬·2018-08-02 10:15

概率，随机变量，随机过程

拿投骰子举例，投一次骰子，称作一次试验，所有可能的试验结果就称为样本空间，事件就是样本空间的子集。
yansicing·2018-08-01 19:59

解决分类样本不平衡问题

样本不平衡会导致出现以下的问题：（1）少数类所包含的信息很有限，难以确定少数类数据的分布，即难以在内部挖掘规律，造成少数类的识别率低；（2）很多分类算法采用分治法，样本空间的逐渐划分会导致数据碎片问题，
chduan_10·2018-07-31 22:59

机器学习入门-支持向量机

基本定义给定一个训练样本集，分类学习最基本的想法就是基于训练集Ｄ在样本空间中找到一个划分超平面，将不同的类别的样本分开。这个划分超平面越鲁棒，对未见示例的泛化能力就越强。
CallMeSP·2018-07-24 21:41

新知列表

全期望公式设$A_1,A_2,\dots,A_i,\dots$是样本空间的一个划分。
Pat·2018-07-23 12:00

机器学习-学习笔记（一）第一章 基本概念

一、基本概念属性（attribute）/特征（feature）-反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项，属性张成的空间称为“属性空间”（attributespace）/“样本空间”（samplespace
Avlon·2018-07-12 12:08

《机器学习（周志华）》——第6章 支持向量机

1、间隔与支持向量（1）分类学习的最基本思想就是：基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。
Zessay·2018-07-11 20:43

机器学习----支持向量机（SVM算法）详解

一、定义                SVM方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中（Hilbert空间），使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题
sakura小樱·2018-07-11 00:00

《机器学习（周志华）》——第6章 支持向量机

1、间隔与支持向量（1）分类学习的最基本思想就是：基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。 
Zessay·2018-07-11 00:00

浅谈：高斯过程与贝叶斯优化

大家都学过概率论，一定知道什么叫样本空间和随机变量（此处假设读者知道）。在概率论中，讲过样本空间，随机变量相当于是在样本空间中的一次采样，采样的结果是一个事件，在每次采样的时候都满足一定的分布。
科学院的猫·2018-07-05 00:58

SVM算法

间隔(margin)分类学习最基本的思想就是：寻找一个超平面把数据集的样本空间划分成不
有梦想的人不睡觉121·2018-07-03 10:58

SVM （四） 软间隔和正则化

线性分类SVM面临的问题在前面的讨论中，我们一直假定训练样本在样本空间中是线性可分的，存在一个超平面能够把不同类的样本完全划分开。然而，在现实任务中往往是很难找到合适的核函数将训练样本“完全划分”。
FSilverBullet·2018-07-01 11:27

迁移学习 MMD距离

基于两个分布的样本，通过寻找在样本空间上的映射函数K，求不同分布的样本在K上的函数值的均值，通过把两个均值
heavenpeien·2018-06-29 16:55

《机器学习（周志华）》——第1章 绪论

反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项，称为属性（attribute）或特征（feature）；属性上的值称为属性值（attributevalue）属性张成的空间称为属性空间（attributespace）、样本空间
Zessay·2018-06-28 10:11

《机器学习（周志华）》——第1章 绪论

反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项，称为属性（attribute）或特征（feature）；属性上的值称为属性值（attributevalue）属性张成的空间称为属性空间（attributespace）、样本空间
Zessay·2018-06-28 10:11

机器学习实战笔记——SVM算法

    我理解的支持向量机，就是找到个超平面，将样本空间划分为两类，并使得距离超平面最近的点尽可能远。基于数据集中某几个样本点就能找到这样的超平面，这些样本点称为支持向量。
Evitaaaaa·2018-05-18 00:00

机器学习(周志华) 参考答案 第六章 支持向量机

blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52064910总的来说支持向量机这章书上讲的比较全面，公式和推到都比较详细，可惜的就是没有具体的SMO算法过程 1.试证明样本空间中任意点
四去六进一·2018-05-18 00:00

再也不怕惹男/女朋友生气啦！本AI传你一套“读心算法”

从周遭亲友充满血泪的样本空间中，我们或许得重新修正真爱经得起考验这句话：“相爱的程
果壳网·2018-04-22 00:00

机器学习.周志华《6 支持向量机》

间隔与支持向量分类学习的最基本想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。
女王の专属领地·2018-04-05 11:05

周志华《机器学习》第一章总结+课后习题

数据集、样本、特征（属性）、特征空间（属性空间、样本空间、输入空间）、特征向量、维数；学习（训练）、训练数据、训练样本、假设、预测、标记、样例、标记空间（输出空间）、测试、测试样本；分类、回归、聚类、簇
alex_shen97·2018-04-03 22:56

用最简洁的话阐述各机器学习算法思想

1.组合方法（Bagging）（1）定义：随机从输入样本空间中独立重复抽样出m个子样本空间，利用这m个子样本空间独立训练出m个基分类器，通过组合m个相互独立的基分类器的预测结果来提高整体分类的准确率，例如
dreamsfuture·2018-03-28 14:27

人工智能(1)-样本空间、假设空间、版本空间

这儿主要归纳一下，样本空间、假设空间、版本空间的定义，三者的联系与区别。
csucsgoat·2018-03-18 11:22

线性回归分析——含python代码

  假设样本空间为dd个维度,用xx={x1,x2,x3,...,xdx1,x2,x3,...,xd}来表示一个样本点，线性回归的目标是用d+1d+1个参数来拟合样本点的输入和输出。
ZesenChen·2018-03-16 17:06

机器学习笔记（1）—— 样本空间、假设空间、版本空间

例子，给出西瓜数据集，根据某个西瓜三个属性的描述，判断瓜的好坏编号色泽根蒂敲声好瓜1青绿蜷缩浊响是2乌黑蜷缩清脆是3青绿硬挺沉闷否4乌黑稍蜷沉闷否样本空间以样本的属性为坐标轴张成的多维空间，也叫属性空间
我没有开挂·2018-03-14 00:17

概率论与数理统计(1)——随机事件

随机事件码文不易，如果帮助到您，希望您可以下载一个压缩包，与您无害，与我有益谢谢支持原创随机事件基本概念 随机试验 样本空间 样本空间元素 随机事件事件的特点事件的关系 包含 和或并 交或积 互斥 差 
logic923·2018-02-26 12:51

AI学习笔记（1）——基本术语和相关解释

5.属性空间(attributespace)、样本空间(samplespace)或输入空间：
ElenAve·2018-02-09 12:12

机器学习——基本术语

，每个示例由d个属性描述，则每个示例Xi=（Xi1；Xi2；.......Xid）是d维空间的一个向量，d维空间的每个坐标轴称为“属性”，属性的取值称为“属性值”，所形成的d维空间称为“属性空间”、“样本空间
菜到怀疑人生·2018-01-26 16:13

[机器学习]计算学习理论

泛化误差与经验误差泛化误差：输入输出映射h()↦在整个样本空间上所表现出的误差。
CristianoJason·2018-01-14 18:09

OpenCV——SVM学习(一)

1、SVM支持向量机的概念SVM是一个分类器SupportVectorMachines，定义为一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面，即给定一些标记好的训练样本，SVM算法输出一个最优化的分隔超平面
csdn_dzh·2018-01-05 18:32

【机器学习】周志华西瓜书学习笔记：1.2 基本术语

记录括号内的内容为一条记录数据集记录的集合示例/样本/特征向量每条记录是关于一个事件和记录的描述，称示例属性/特征反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项，如“色泽”、“根蒂”、“敲声”属性值属性上的取值，如“青绿”“乌黑”属性空间/样本空间
zxfhahaha·2017-12-27 21:16

PCA及白化的数学理解

所以将协方差矩阵相似对角化，协方差矩阵相似也就是对样本空间进行坐标变换。特征值就是变换后空间中特征
Android_chunhui·2017-12-22 23:36

Python语言描述机器学习之Logistic回归算法

Logistic回归算法同样是需要通过样本空间学习的监督学习算法，并且适用于数值型和标称型数据，例如，我们需要根据输入数据的特征值（数值型）的大小来判断数据是某种分类或者不是某种分类。
Holy Null·2017-12-21 15:55

闲话概率

今天来谈谈随机变量书本上的定义是：“设Ω为随机时间E的样本空间，若对于Ω中的每个样本点ω都有唯一的实数X（ω）与之对应，则称X（ω）为定义在上Ω的随机变量”看了定义不免觉得有点抽象。我先举个例子。
小白hhh·2017-12-04 05:08

周志华西瓜书-AI英语单词，第一章

数据集：dataset示例：instance属性/特征：attribute、feature属性空间：attributespace样本空间：samplespace输入空间：特征向量：featurevector
雷小蛮·2017-12-03 18:08

概率论与数理统计笔记 第一章 概率论的基本概念

概率论与数理统计笔记第一章概率论的基本概念概率论与数理统计笔记（计算机专业）作者:CATPUB课程：中国大学MOOC浙江大学概率论与数理统计部分平台可能无法显示公式，若公式显示不正常可以前往CSDN或作业部落进行查看第0讲绪论绪论第1讲样本空间
realCatpub·2017-12-02 14:33

K邻近算法 (KNN) 原理及 python 实现代码

K邻近算法思想：在对于一个分类的问题而言，我们一般希望在已知样本点中找到一个和要预测的点完全相同的点，然后进行预测，但是由于我们的样本空间有限，所以不可能找到所有的要出现的点的全部集合。
Glory_g·2017-11-29 17:35

机器学习入门学习笔记：（4.1）SVM算法

间隔(margin)分类学习最基本的思想就是：寻找一个超平面把数据集的样本空间划分成不同的样本。
hongbin_xu·2017-11-11 00:00

机器学习理论篇之SVM（python实现）

在样本空间中，划分的超平面可以用如下方程来描述：W（T）x+b=0，其中，w位法向量，决定里超平面的方向，b为位移项，决定了超平面与原点的距离。
NFMSR·2017-11-03 18:50

模式识别-高维空间降维的重要性

这样的好处是在样本空间，样本的分布会非常稀疏，不易重叠，利于分类。然后老师又说了一句话：对高维进行概率密度函数设计特别困难，设计分类器也很困难，所以降维是必须的。这里的理解是，对于高
DX_ByYourself·2017-11-01 12:25
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