统计学习

感知机：二类分类的线性分类模型。目的是求出讲数据进行线性划分的分离超平面

模型：

策略：假定数据可以线性分开，策略就是找到使得损失函数极小化的感知机模型参数

算法：随机梯度下降法

k近邻法：是一种基本分类和回归方法。此处只讨论分类问题中的k近邻法。给定的训练数据集，对于新输入实例，训练集中找到该实例最近的k个实例，这个k个实例多数属于某个类，则该新输入实例也被归为该类。该算法没有显示的学习过程

k近邻的实现，kd树