人工智能

学习 SVM 的最好方法是实现一个 SVM，可讲理论的很多，讲实现的太少了。 假设你已经读懂了 SVM 的原理，并了解公式怎么推导出来的，比如到这里： SVM 的问题就变成：求解一系列满足约束的 al

kNN （k-nearest neighbors）作为一个入门级模型，因为既简单又可靠，对非线性问题支持良好，虽然需要保存所有样本，但是仍然活跃在各个领域中，并提供比较稳健的识别结果。 说到这里也许你