摘要：
Latex排版全解 http://blog.csdn.net/langb2014/article/details/51354238 阅读全文
摘要：
使用scikit-learning 实现机器学习分类算法 分类算法的选择 没有免费的午餐理论：没有任何一种分类器可以在所有可能的应用场景下都有良好的表现。 实践证明，只有比较了多种学习算法的性能，才能为特定问题挑选出最合适的模型。这些模型针对不同数量的特征或样本、数据集中噪声的数量，以及类别是否线性 阅读全文
摘要：
分类本章介绍分类的基本概念，讨论诸如模型的过拟合等关键问题，并提供评估和比较分类技术性能的方法。尽管本章主要关注一种称作决策树归纳的技术，但是本章讨论的大部分内容也适用于其他的分类技术。预备知识分类任务的输入数据是记录的集合。每条记录称作实例或样例，用元组（x，y）表示，其中x是属性的集合，而y是一个特殊的属性，指出样例的类标号（也称为分类属性或目标属性）。类标号必须是离散属性，这正是区别分类与回... 阅读全文