简介 1.1 简介 1.2 距离判别法 4 1.3 最大似然方法 6 1.4 Bayes判别分析 12 1.5 Logistic回归 22 1.6 Fisher线性判别. 24 1.7支持向量机 37 决策树. 1.8 49 1.9k-NN方法 61 1.10分类效果的评价... 62 Previous Next First Last Back Forward 1简介 1.1 简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 距离判别法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.3 最大似然方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4 Bayes 判别分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.5 Logistic 回归 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.6 Fisher 线性判别 . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 1.7 支持向量机 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 1.8 决策树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 1.9 k-NN 方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 1.10 分类效果的评价 . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 Previous Next First Last Back Forward 1