机器学习导论：理解闵可夫斯基距离及其应用

"闵可夫斯基距离是机器学习中的一个重要概念，它在不同参数值 p 下代表了不同的度量方式。当 p=1 时，称为曼哈顿距离，衡量的是两点间各维度差值的绝对和；当 p=2 时，即欧氏距离，计算的是两点间各维度差值的平方和的平方根，这是最常见的距离度量方式，尤其在二维空间中直观易懂；当 p 趋近于无穷大时，转换为切比雪夫距离，关注的是在所有维度中最长边的距离，即最大偏差。 在大连海事大学智能科学与技术的机器学习课程中，学生将深入学习监督学习的基础，包括分类、回归、密度估计、非参数方法、决策树、人工神经网络、贝叶斯学习以及增强学习等。这些方法旨在帮助学生理解和掌握机器学习的基本概念和思想，通过实际编程实现来巩固知识。 课程强调理解和实践并重，不仅要求学生掌握基本概念，如机器学习的定义和其可行性保证，还要通过诸如决策树和神经网络等经典算法的学习，提升问题解决和数据分析的能力。课程设计包含丰富的实践活动，如上机作业，让学生在实际操作中深化理解。 此外，课程还提供了《机器学习》和《机器学习导论》两本教材，供学生参考学习。教学过程中，会通过案例分析和讨论引导学生思考数据中的模式和规律，如在超市购物行为中的关联性，以及机器学习如何应用于数据挖掘，揭示隐藏的信息和趋势。 机器学习课程的目标是培养学生的数据驱动思维，为他们未来在大数据和人工智能领域深入研究打下坚实的基础。课堂互动和辅导答疑环节也鼓励学生积极参与，充分利用网络中心提供的资源进行自主学习。这是一门旨在培养学生实践能力与理论知识相结合的机器学习入门课程。"