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1. ¼à¶½Ñ§Ï°
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2. °ë¼à¶½Ñ§Ï°
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3. Î޼ලѧϰ
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4. Ç¿»¯Ñ§Ï°
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1. ÏßÐԻعéºÍ Logistic »Ø¹é
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»Ø¹éÊÇÒ»ÖÖ¼ò±ã£¬¿ìËÙ¶øÇÒÇ¿´óµÄ·ÖÀàËã·¨¡£ÕâÀïÌÖÂÛ¶þÖµÇé¿ö£¬¼´Òò±äÁ¿ y Ö»ÓÐÁ½¸öÖµ y¡Ê(?1,1)(Õâ¿ÉÒÔºÜÈÝÒ×±»À©Õ¹Îª¶àÀà·ÖÀàÎÊÌâ)¡£
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2. ÏßÐÔ SVM ºÍºË SVM
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Kernel ¼¼Çɱ»ÓÃÓÚ½«·ÇÏßÐÔ¿É·Öº¯ÊýÓ³Éä³É¸ßάµÄÏßÐÔ¿É·Öº¯Êý
µ±Àà±ð²»ÊÇÏßÐÔ¿É·ÖµÄʱºò£¬ºË¼¼Çɿɱ»ÓÃÓÚ½«·ÇÏßÐÔ¿É·Ö¿Õ¼äÓ³Éäµ½¸ßάµÄÏßÐԿɷֿռ䡣
µ±Òò±äÁ¿²»ÊÇÊýÖµÐÍʱ£¬logistic »Ø¹éºÍ SVM Ó¦¸Ã±»ÓÃ×÷·ÖÀàµÄÊ×Òª³¢ÊÔ¡£ÕâЩģÐÍ¿ÉÒÔÇáËÉʵÏÖ£¬ËüÃǵIJÎÊýÒ×ÓÚµ÷½Ú£¬¶øÇÒÆäÐÔÄÜÒ²Ï൱ºÃ¡£ËùÒÔÕâЩģÐͷdz£ÊʺϳõѧÕß¡£
3. Ê÷ºÍ¼¯³ÉÊ÷
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4. Éñ¾ÍøÂçºÍÉî¶Èѧϰ
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Éñ¾ÍøÂçÆ¾½èÆä²¢Ðкͷֲ¼Ê½´¦ÀíµÄÄÜÁ¦¶øÔÚ 1980 Äê´úÖÐÆÚÐËÆð¡£µ«¸ÃÁìÓòµÄÑо¿Êܵ½ÁË·´Ïò´«²¥ÑµÁ·Ëã·¨µÄµÍЧÐÔµÄ×è°£¬¶ø·´Ïò´«²¥Ëã·¨ÔÚÉñ¾ÍøÂç²ÎÊýµÄÓÅ»¯Éϵõ½Á˹㷺µÄÓ¦Óá£Ö§³ÖÏòÁ¿»ú(SVM)ºÍÆäËü¸ü¼òµ¥µÄÄ£ÐÍ(¿ÉÒÔͨ¹ý½â¾ö͹ÓÅ»¯ÎÊÌâ¶øÇáËÉѵÁ·)Öð½¥ÔÚ»úÆ÷ѧϰÁìÓòÌæ´úµÄÉñ¾ÍøÂç¡£
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Éñ¾ÍøÂçÓÉ 3 ¸ö²¿·Ö×é³É£ºÊäÈë²ã¡¢Òþ²Ø²ãºÍÊä³ö²ã¡£µ±Êä³ö²ãÊÇÒ»¸ö·ÖÀà±äÁ¿Ê±£¬ÄÇô¸ÃÉñ¾ÍøÂç¿ÉÒÔ½â¾ö·ÖÀàÎÊÌâ¡£µ±Êä³ö²ãÊÇÒ»¸öÁ¬Ðø±äÁ¿Ê±£¬ÄÇô¸ÃÍøÂç¿É±»ÓÃÓÚÖ´Ðлع顣µ±Êä³ö²ãºÍÊäÈë²ãÒ»Ñùʱ£¬¸ÃÍøÂç¿É±»ÓÃÓÚÌáÈ¡ÄÚÔÚµÄÌØÕ÷¡£Òþ²Ø²ãµÄÊýÁ¿¶¨ÒåÁËÄ£Ð͸´ÔӶȺͽ¨Ä£ÄÜÁ¦¡£
5. k-¾ùÖµ/k-ģʽ¡¢¸ß˹»ìºÏÄ£ÐÍ(GMM)¾ÛÀà
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¸ß˹»ìºÏÄ£ÐÍ
k-¾ùÖµ/k-ģʽ£¬GMM ¾ÛÀàµÄÄ¿±êÊǽ« n ¸ö¹Û²ì·ÖÇø³É k ¸ö¼¯Èº¡£k-¾ùÖµ¾ÛÀඨÒåΪӲ·ÖÅä±ê×¼£ºÆäÑù±¾»á±»¶øÇÒ½ö¿É±»·ÖÅä¸øÒ»¸ö¼¯Èº¡£È»¶ø£¬GMM
¿ÉÒÔΪÿ¸öÑù±¾¶¨ÒåÒ»¸öÈí·ÖÅä(soft assignment)¡£Ã¿¸öÑù±¾¶¼ÓÐÒ»¸öÓëÿ¸ö¼¯ÈºÏà¹ØµÄ¸ÅÂÊ¡£µ±¸ø¶¨Á˼¯ÈºµÄÊýÁ¿
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6. DBSCAN
DBSCAN ʾÒâͼ
µ±¾ÛÀàµÄÊýÁ¿ k ¸ø¶¨Ê±£¬¿ÉÒÔͨ¹ýÃܶÈÀ©É¢(density diffusion)À´Á¬½ÓÑù±¾£¬´Ó¶øÊ¹ÓÃ
DBSCAN(»ùÓÚÃܶȵĿռä¾ÛÀà(density-based spatial clustering))¡£
7. ²ã´Î¾ÛÀà
²ã´Î·ÖÇø¿ÉÒÔʹÓÃÊ÷½á¹¹(Ê÷ÐÎͼ)À´½øÐпÉÊÓ»¯¡£Æä²»ÐèÒª¼¯ÈºµÄÊýÁ¿×÷ΪÊäÈ룬ÇÒÆä·ÖÇø¿ÉÒÔʹÓò»Í¬µÄ K
¶øÔÚ²»Í¬µÄÁ£¶Èˮƽϲ鿴(¼´¿ÉÒÔϸ»¯/´Ö»¯¼¯Èº)¡£
PCA¡¢SVD ºÍ LDA
ÎÒÃÇͨ³£²¢²»ÏëÖ±½Ó¸ø»úÆ÷ѧϰËã·¨ËÍÈë´óÁ¿ÌØÕ÷£¬ÒòÎªÒ»Ð©ÌØÕ÷¿ÉÄÜÊÇÎ޹صĻòÕß¡¸¹ÌÓеÄ(intrinsic)¡¹µÄά¶È¿ÉÄÜÉÙÓÚÌØÕ÷µÄÊýÁ¿¡£Ö÷³É·Ö·ÖÎö(PCA)¡¢ÆæÒìÖµ·Ö½â(Singular
Value Decomposition)ºÍÒþµÒÀû¿ËÀ×·Ö²¼(LDA)¶¼¿ÉÒÔ±»ÓÃÓÚÖ´ÐнµÎ¬¡£
PCA ÊÇÒ»ÖÖÎ޼ල¾ÛÀà·½·¨£¬Æä¿ÉÒÔ½«ÔÓеÄÊý¾Ý¿Õ¼äÓ³Éäµ½Ò»¸ö¸üµÍάµÄ¿Õ¼ä£¬Í¬Ê±»¹Äܱ£Áô¾¡¿ÉÄܶàµÄÐÅÏ¢¡£PCA
»ù±¾ÉÏÊÇÔÚѰÕÒÒ»¸ö±£ÁôÁË×î´óÊý¾Ý·½²îµÄ×ӿռ䣬ÇÒ¸Ã×Ó¿Õ¼äÓÉÊý¾ÝµÄз½²î¾ØÕóµÄÖ÷ÒªÌØÕ÷ÏòÁ¿Ëù¶¨Òå¡£
SVD ºÍ PCA ÓÐijÖ̶ֳȵÄÁªÏµ¡ª¡ªÖÐÐÄÊý¾Ý¾ØÕóµÄ SVD(ÌØÕ÷ vs. Ñù±¾)ÄÜÌṩ¶¨ÒåÓÉ PCA
ËùÕÒµ½µÄͬÑù×Ó¿Õ¼äµÄÖ÷×óÆæÒìÏòÁ¿(dominant left singular vectors)¡£µ«ÊÇ£¬SVD
ÊÇÒ»ÖÖ¸ü¼ÓͨÓõļ¼Êõ£¬ÒòΪÆäÒ²ÄÜ×öһЩ PCA ¿ÉÄÜ×ö²»µ½µÄÊÂÇé¡£±ÈÈ磬һ¸öÓû§ vs. µçÓ°¾ØÕóµÄ
SVD ¿ÉÒÔÌáÈ¡Óû§×ÊÁϺ͵çÓ°×ÊÁÏ£¬È»ºó½«ÆäÓÃÔÚÍÆ¼öϵͳÖС£´ËÍ⣬SVD Ò²±»¹ã·ºÓÃ×÷Ö÷Ì⽨칤¾ß£¬ÔÚ×ÔÈ»ÓïÑÔ´¦ÀíÁìÓò±»³ÆÎªÇ±ÔÚÓïÒå·ÖÎö¡£
×ÔÈ»ÓïÑÔ´¦ÀíÁìÓòµÄÒ»¸öÏà¹Ø¼¼ÊõÊÇÒþµÒÀû¿ËÀ×·Ö²¼(LDA)¡£LDA ÊǸÅÂÊÖ÷ÌâÄ£ÐÍ£¬Æä¿ÉÒÔ½«Îĵµ·Ö½âΪÖ÷Ì⣬·Ö½â·½Ê½¾ÍÏñ¸ß˹»ìºÏÄ£ÐÍ(GMM)½«Á¬ÐøÊý¾Ý·Ö½â³É¸ß˹ÃܶÈ(Gaussian
densities)¡£²»Í¬ÓÚ GMM£¬LDA ½¨Ä£µÄÊÇÀëÉ¢Êý¾Ý(ÎĵµÖеĴÊ)£¬²¢ÇÒ»áÏÞÖÆÆäÖ÷ÌâÒÔ°´µÒÀû¿ËÀ×·Ö²¼¶øÏÈÑ鵨·Ö²¼¡£
Áù¡¢½áÂÛ
ÕâÊÇÒ»¸öÒ×ÓÚÕÆÎյŤ×÷Á÷³Ì¡£µ±ÄãÔÚ³¢ÊÔÒ»¸öÐÂÎÊÌâʱ£¬ÆäÖеĹؼüÐÅÏ¢ÊÇ£º
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´Ó¼òµ¥¿ªÊ¼¡£ÊìϤÄãµÄÊý¾ÝºÍ»ù×¼½á¹û¡£
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