机器学习基础 第一章 机器学习概述
来源:互联网 发布:用算法实现100以内质数 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 17:25
一 机器学习概述
1.1 统计学习
1 学习方法
监督学习,非监督学习,半监督学习
2 统计学习三要素
模型,策略,算法
1.2 监督学习
1 基本概念
输入、输出空间,特征空间,假设空间
2 监督学习过程
1.3 模型评估与选择
1 训练误差与测试误差
2 过拟合与正则化
3 交叉验证
4 评价指标
准确率和召回率
1.4 模型的泛化能力
即预测模型对样本的预测能力
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