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ML 概念小记

时间:2014-09-19 22:18:36      阅读:321      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

一般地,我们可以把分类(或者回归)的问题分为两类:参数学习的形式和基于实例的学习形式。

参数学习的形式就是通过一堆训练数据,把相应模型的参数给学习出来,然后训练数据就没有用了,对于新的数据,用学习出来的参数即可以得到相应的结论;

而基于实例的学习(又叫基于内存的学习)则是在预测的时候也会使用训练数据,如KNN算法。而基于实例的学习一般就需要判定两个点之间的相似程度,一般就通过向量的内积来表达。从这里可以看出,核方法不是万能的,它一般只针对基于实例的学习。

—— http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7719122 

ML 概念小记

原文:http://www.cnblogs.com/syrena/p/3982268.html

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