文件名称:
MachineLearningAlgos:统计学习方法的实施-源码
开发工具:
文件大小: 626kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-18
详细说明：某些ML算法的实现
《统计学习方法》一书中算法的实现
《统计学习方法》 python实现
使用MNIST数据集来验证算法。
该存储库仍在更新中。
已实施：
kd-tree用于实现KNN
使用SGD或准牛顿优化目标函数。
当使用准牛顿法时，可能会遇到一些数值问题。该错误尚未修复。 （以后再说吧呜呜呜）
使用准牛顿优化目标函数。
似然函数的导数不同于《统计学习方法》中的导数。对于MNIST数据集，导数为：
请参阅论文序列最小优化：训练支持向量机的快速算法
将整个内核函数矩阵存储在内存中。为了节省内存，将来我可能会使用LRU缓存来存储内核函数矩阵。
由于计算w * x非常耗时，因此我将每个样本的w * x值存储在内存中（作为列表）。更新此列表时，我使用线性近似来代替计算w * x，如下所示：
这样，就可以完全避免w * x的计算。
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