机器学习导论 周志华
时间: 2023-10-06 19:07:54 浏览: 73
机器学习导论是周志华教授所著的一本关于机器学习的经典教材。这本书主要介绍了机器学习的基本概念、算法和应用等方面的内容。在机器学习中,人的“经验”可以被看作是计算机中的“数据”,通过学习这些经验数据,计算机可以生成一个算法模型,并在面对新的情况时做出有效的判断。因此,机器学习通过让计算机自动从数据中学习,实现了人工智能的一种方法。
相关问题
机器学习周志华6.3
机器学习周志华的第6.3节主要介绍了支持向量机(SVM)的对比实验。SVM是一种二分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划(Quadratic Programming)的问题。在6.3节中,作者通过对比实验,比较了不同的SVM实现方式(如SMO算法、LIBSVM、sklearn.svm等)在不同数据集上的性能表现,并对比了不同核函数(如线性核、多项式核、高斯核等)的表现。具体实验细节和结果可以参考引用和引用提供的源代码和实验报告。
机器学习周志华西瓜数据集
《机器学习》是由周志华教授撰写的一本经典机器学习教材。在该教材中,作者提供了一个名为“西瓜数据集”的示例数据集,用于讲解和演示机器学习算法的原理和应用。
西瓜数据集是一个二分类问题的数据集,共包含17个样本,每个样本有3个特征和1个标签。其中,特征包括色泽、根蒂和敲声,标签表示该西瓜是否为好瓜。
以下是西瓜数据集的示例数据:
| 色泽 | 根蒂 | 敲声 | 好瓜 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 青绿 | 蜷缩 | 浊响 | 是 |
| 乌黑 | 蜷缩 | 沉闷 | 是 |
| 乌黑 | 蜷缩 | 浊响 | 是 |
| 青绿 | 蜷缩 | 沉闷 | 是 |
| 浅白 | 蜷缩 | 浊响 | 是 |
| 青绿 | 稍蜷 | 浊响 | 是 |
| 乌黑 | 稍蜷 | 浊响 | 是 |
| 乌黑 | 稍蜷 | 沉闷 | 否 |
| 乌黑 | 硬挺 | 浊响 | 否 |
| 青绿 | 硬挺 | 浊响 | 否 |
| 浅白 | 硬挺 | 沉闷 | 否 |
| 浅白 | 蜷缩 | 浊响 | 否 |
| 乌黑 | 蜷缩 | 沉闷 | 否 |
| 浅白 | 稍蜷 | 浊响 | 否 |
| 青绿 | 稍蜷 | 沉闷 | 否 |
这个数据集可以用于训练和测试各种机器学习算法,例如决策树、支持向量机等。通过对该数据集的学习和分析,可以帮助我们理解和应用机器学习算法。