泥嚎(*´▽`)ノノ|

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《机器学习》 学习记录 - 第四章
摘要: 第4章 决策树 4.1 基本流程 决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法,也叫“判定树”。顾名思义,决策树是基于树的结构进行决策的。 一般的,一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点: 叶结点对应于决策结果,其他每个结点则对应于一个属性测试; 每个结点包含的样本集
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《机器学习》 学习记录 - 第三章
摘要: 第3章 线性模型 3.1 基本形式 给定由d个属性描述的示例x=(x1;x2;...;xd),其中xix在第i个属性上的取值,线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数,即 \(f(x)=w_{
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《机器学习》 学习记录 - 第二章
摘要: 好多看不懂的高数内容。。。有些具体的公式推导以后回来看的时候再补充吧 第2章 模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合 错误率(error rate):分类错误的样本数占样本总数的比例。 若在m个样本中有a个样本分类错误,则错误率E=a/m; 而常说的 精度 则等于1a/m,即 “
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《机器学习》 学习记录 - 第一章
摘要: 早就听说西瓜书的大名,也是和它见上面了 第1章 绪论 1.1 引言 机器学习是一门致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能的学科。 经验 通常以 数据 形式存在,因此机器学习所研究的主要内容,是关于在计算机上从数据中产生 模型 的算法,即 学习算法 。 面对新的情况时,模型会给我们
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