摘要： 支持向量機是一種二分類模型，它的基本思想就是基于訓練集D在樣本空間中找到一個劃分超平面，將不同類別的樣本分開。但是，能將訓練樣本分開的劃分超平面可能有很多，因此，我們應該致力于找位于兩類訓練樣本“正中間”的劃分超平面，因為這樣的劃分超平面對訓練樣本局部擾動的容忍性最好。支持向量機學習算法主要有三種， 閱讀全文

摘要： 決策樹是機器學習中一類非常常見的算法，它是一種分類與回歸算法，但以分類為主。它的決策思維非常符合人類正常的決策方式。舉一個簡單的例子， 比如我們要挑選一個書包，我們就需要做出以下決策：我需要一個男包還是女包？女包。我需要一個雙肩背包還是斜挎包？雙肩包。我需要一個大包還是小包？小包。我需要一個白色的包 閱讀全文

摘要： 近些年來，隨著大數據、云計算、移動互聯網、人工智能技術的興起，“機器學習”成為了行業內炙手可熱的一個名詞。從通信互聯網領域的專家，到各式各樣的企業，甚至到普通的老百姓，都對“機器學習”技術略知一二。那么，機器學習到底是什么，它與我們常見的“人工智能”、“神經網絡”、“數據挖掘“等相似概念都有什么關系 閱讀全文