机器学习编程接口（api）设计（oop 设计）
2016-10-23 12:28
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fit：
对于 kmeans 来说，fit 的过程，就是训练，自然所需的参数，主要是数据集和聚类中心数，
需要给定，训练样本（数据及其 label），显然这是一种数据驱动型的方法（data-driven approach）
如果以类的形式封装的话：
对于 kmeans 来说，fit 的过程，就是训练，自然所需的参数，主要是数据集和聚类中心数，
1. classification（分类）
def train(train_images, train_labels): # build a model for images -> labels ... return model def predict(model, test_images): # predict the test_labels using the model ... return test_labels
需要给定，训练样本（数据及其 label），显然这是一种数据驱动型的方法（data-driven approach）
如果以类的形式封装的话：
class Clf(): def __init__(self): pass def train(self, X, y): self.Xtr = X self.ytr = y def predict(self, X): return y_pred
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