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机器学习中的一些概念，请教。。 已有9人参与
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学习机器学习大半年了，可是对于其中的很多概念都只是一知半解，甚至可以说大都只混了个眼熟，想在这里开个贴，希望已经理解并已应用的牛们可以不吝赐教，最好用几句话或者一个简单例子把这些概念说明白，也想可以给初学者减少一些弯路。 大概说说我的一些理解，不对的地方请指出。 1、参数方法. 就是假定样本都服从某种分布，然后在样本中估算该分布的对应相关参数。这种方法是的优缺点很明显，分布对了，很精确，错了，则误差很大 2、非参数方法？ 从样本中寻找分布，不估算参数，这个不太理解。。。 3、半参数方法？ 聚类属于这种，K均值聚类的意思大概是把样本分为k类，不断地调整质心点去调整集合。 4、支持向量机？ 支持向量就是在边缘上的那些点，找到超平面wx+b=0。但具体怎么用，怎么非线性支持还是不太懂。。。-_-.. 5、贝叶斯估计？ 主要是根据贝叶斯公式，就是那个概率公式，使错误概率最小。。 回归针对的是连续函数，分类则是离散的， 马尔科夫链主要是一个状态转换的描述，当前状态只跟上一状态有关， 隐马尔科夫链则是可以通过转换变成马尔科夫链，其中隐含着状态转换。 还有主成分分析，感知器，Logistic回归，最大似然估计等等都不太懂。。 一大堆数学公式，看的头都要爆了，机器学习是好东西，通过大量的样本学习训练，学会一些规则规律，用于识别，找到正确操作方法，可是这人类学习过程痛苦啊。。有无前辈们可以给后来小辈指点一下迷津啊，跪谢。。。 |
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 MachineLearning |
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