本週小組主要對統計學習方法第三章：knn。進行了討論，主要總結如下。
1、knn演算法三要素：k值選擇、距離度量方式、分類決策規則。
2、k值選擇可以採用三種方式：a、經驗選取(個數/類別數) b、特徵交叉 c、畫精確率和召回率曲線，找交點對應k值。
3、距離度量：歐式距離、街區距離等。
4、分類決策規則：經驗風險最小化。平均損失函式最小化。
5、knn中k值選擇小，則過擬合；k值選擇大，整體誤差會增大。
6、knn是監督學習、懶惰學習(無具體模型的訓練過程)。
7、kd樹是最近鄰演算法，求的是最近的，一般用在資料庫檢索中，速度很快。
8、kd樹在一維時和二分法相似。
9、兩個重要點：尋找按哪個維度劃分時，書上按照每個維度輪流來，比較簡單，更好的方法是尋找方差最大的維度進行劃分。
為了使根節點兩邊資料平衡，選取資料中位數進行劃分。
第一周總結
第一周學習總結 第一周，我們有學習，計算機的發展，起源，計算機的各種進化，還有計算機的概念，計算機的語言，計算機的組成這些等等。讓我深刻的意識到這是很龐大的一門課程，同時也對我們接下來要學習的課程充滿了期待。對於我自己來說，第一周的學習我還是覺得挺不錯的，挺開心的，能認識到這麼多的朋友，這麼多的知識...
第一周總結
第一周這麼快就過去了，剛開學第一周，沒能擠出很多時間來學習，週六看了一天的課件，把老師給的三個課件看了個遍，線段樹講解和 裡都有很多題目，通過講解更徹底的了解了一下線段樹的原理，線段樹構造，區間查詢，單點更新，區間更新都更具體的講解了一下。後面還有常用的一些模版，也研究了一下，熟悉了具體的原理。主要...
第一周總結
恩。作為新成員，加入大佬雲集的團體 當然，我是小透明.心理壓力特別大，因為我學習比較被動，並且比較慢，相比其他新成員 我的進度條真的相當於沒有動，深深的感覺到自己是個菜雞 很多人已經看完了html，造成這個問題可能有以下幾個原因 1.我覺得不能說我沒有用心，也不能說我不認真不努力 只是說比你優秀的人...