统计学习方法11.4

统计学习方法11.4主要涉及基于实例的学习方法。这种方法通过学习一组实例来构建模型，并利用这些实例来进行预测和决策。其中一种常见的基于实例的学习方法是k近邻算法（k-NN），它根据输入实例的相似性将其归类为某个类别。另一种方法是支持向量机（SVM），它通过寻找一个最优超平面来分隔不同类别的实例。此外，还有其他一些基于实例的学习方法，如学习向量量化（LVQ）和自组织映射（SOM）等。这些方法在机器学习中具有广泛的应用，可以用于分类、回归、聚类和异常检测等任务。