领域，有几种主要的学习方法。将算法按照学习方法分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获 得最好的结果。 监督式学习 在监督式学习下，输入数据被称为“训

习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习： 在监督式学习下，输入数据被称为“训练

的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习： 在监督式学习下，输入数据被称为“训

何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如 k 近邻算法、朴素贝叶斯算法、 Logistic 回归算法、支持向量机、 AdaBoost 集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（ CART

法是很困难的。 下面我们先说基于学习方式对算法的分类和算法之间的相似性，让大家有个整体意识；接着再陈述各类算法。 一、基于学习方式对算法的分类 根据如何处理经验、环境或者任何我们称之为输入的数

这里只讨论几个主要的学习风格或学习模型，并且有几个基本的例子。这种分类或者组织的方法很好，因为它迫使你去思考输入数据的角色和模型准备的过程，然后选择一个最适合你的问题的算法，从而得到最佳的结果。 监督学习 输入数据被称为训练数据

器模仿人的这种识别方法来达到机器识别的效果，机器学习也就应运而生了。 从根本上说，识别，是一个分类的结果。看到四条腿的生物，我们可能会立即把该生物归为动物一类，因为我们常常见到的四条腿的、活的东西

仿人的这种识别方法来达到机器识别的效果，机器学习也就应运而生了。 从根本上说， 识别， 是一个分类的结果。看到四条腿的生物，我们可能会立即把该生物归为动物一类，因为我们常常见到的四条腿的、活的东西，九成以上是动物。这里，就牵扯出了概

器模仿人的这种识别方法来达到机器识别的效果，机器学习也就应运而生了。 从根本上说，识别，是一个分类的结果。看到四条腿的生物，我们可能会立即把该生物归为动物一类，因为我们常常见到的四条腿的、活的东西，九成以

或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果 在某一步骤数组为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为 Ο (logn)

或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组 为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为 Ο (log

或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。这 种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为Ο(logn)

或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组 为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为Ο(logn)

或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组 为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为Ο(logn)

（5）文本和多媒体数据（如文本、图象、音频、视频数据） （6）时间相关的数据（如历史数据或股票交换数据） （7）万维网（如半结构化的HTML，结构化的XML以及其他网络信息） 5. 1.4 数据挖掘的步骤 （1）数据清理（消除噪音或不一致数据，补缺）；

（5）文本和多媒体数据（如文本、图象、音频、视频数据） （6）时间相关的数据（如历史数据或股票交换数据） （7）万维网（如半结构化的HTML，结构化的XML以及其他网络信息） 5. 1.4 数据挖掘的步骤 （1）数据清理（消除噪音或不一致数据，补缺）；

或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组 为空，则代 表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为Ο(logn) 。

面的距离。 2、 感知器算法特点 收敛性：经过算法的有限次迭代运算后，求出了一个使所有样本都能正确分类的W，则称算法是收敛的。感知器算法是在模式类别线性可分条件下才是收敛的。 感知器算法只对线性可分样

Google 等科技公司缺乏女性程序员。公司多元化总监 Nancy Lee 在回应搜索巨人不够多元化的询问时称，这要怪母亲。

日，天文物理学家詹姆斯·皮布尔斯（James Peebles）、米歇尔·梅厄（Michel Mayor）和迪迪埃·奎洛兹（Didier Queloz）共享了今年的诺贝尔物理学奖。其中，皮伯斯获奖理由是物理宇