diff --git a/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/2.感知机——入门的垫脚石.md b/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/2.感知机——入门的垫脚石.md new file mode 100644 index 0000000..10638f5 --- /dev/null +++ b/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/2.感知机——入门的垫脚石.md @@ -0,0 +1,40 @@ +# 2.感知机——入门的垫脚石 + +### 概述 + +每个算法都是为了解决一类问题,或者说解决之前的问题所创造出来的,而感知机,在解决一类问题的时候也暴露了很多问题,变相的推动了以后的算法的改进方向。 + +### 知识树 + +![1618031817787](assets/1618031817787.png) + +> 苹果表示相对重要的 + + + +### 直观介绍 + +现在有一盘红豆和绿豆,怎么把红豆和绿豆分开来 + +![1618032628458](assets/1618032628458.png) + +> 当红豆和绿豆放在一起时,它们却能自己分开来,为什么呢? + +我们怎么区分呢,假设我们随意花如下的线 + +![1618032073968](assets/1618032073968.png) + +> 这样是不是就完美的区分开来了,完美解决。 +> +> 那么程序怎么知道x和y都大于0的豆是红豆呢? +> +> 或者说,它是怎么学会这个规则的? + +那是不是只要一条直线不分错一个点,或者说尽可能的少分错点,那就是一条好的直线。 + +即:我们把所有分错的点和直线的距离的和(蓝色示例),求和的距离最小表示这条直线越好,因为这表示这条线分错的最少。 + +![1618032462253](assets/1618032462253.png) + +> 如图中红色线的和的距离肯定比黑色或者黄色的线大。 + diff --git a/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/assets/1618031817787.png b/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/assets/1618031817787.png new file mode 100644 index 0000000..fcc196c Binary files /dev/null and b/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/assets/1618031817787.png differ diff --git a/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/assets/1618032063372.png b/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/assets/1618032063372.png new file mode 100644 index 0000000..a555c6b Binary files /dev/null and b/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/assets/1618032063372.png differ diff --git a/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/assets/1618032073968.png b/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/assets/1618032073968.png new file mode 100644 index 0000000..a555c6b Binary files /dev/null and b/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/assets/1618032073968.png differ diff --git a/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/assets/1618032462253.png b/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/assets/1618032462253.png new file mode 100644 index 0000000..4d31b0a Binary files /dev/null and b/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/assets/1618032462253.png differ diff --git a/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/assets/1618032628458.png b/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/assets/1618032628458.png new file mode 100644 index 0000000..cad45ed Binary files /dev/null and b/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/assets/1618032628458.png differ