合集-机器学习

人工智能中的机器学习和模型评价

摘要：@目录1.监督学习1.1线性回归1.2KNN算法1.3支持向量机2.无监督学习2.1K-means聚类2.2FCA主成分分析机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并做出决策，而无需进行明确的编程。它涉及到开发算法和技术，使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。 1.监督学习阅读全文

posted @ 2024-10-31 15:44 写代码的大学生阅读(44) 评论(0) 推荐(0) 编辑

模型评估与选择

摘要：目录1.经验误差与过拟合2.评估方法2.1.评估方法2.2二分类模型的评价方法2.2.1混淆矩阵的定义与应用2.2.2ROC曲线2.3调参3.偏差与方差3.1偏差（Bias）3.2方差（Variance）3.3偏差与方差的关系 1.经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错阅读全文

posted @ 2024-10-31 16:22 写代码的大学生阅读(30) 评论(0) 推荐(0) 编辑

线性回归

摘要：目录1.基本概念2.最小二乘法3.用代码来表示线性回归 1.基本概念线性回归是一种统计方法，用于分析两个或多个变量之间的关系。其主要目的是通过建立一个线性模型来预测一个因变量（或称为目标变量）与一个或多个自变量（或称为特征变量）之间的关系。线性回归模型假设这种关系可以用直线来表示。模型形式：线阅读全文

posted @ 2024-11-03 14:40 写代码的大学生阅读(60) 评论(0) 推荐(0) 编辑