1?決策樹模型與學習 1.1?決策樹模型 ??定義 5.1 (決策樹)?分類決策樹模型是描述對實例進行分類的樹形結構。決策樹由 結點 (node) 和 有向邊(directe...
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Day11~13 第五章 決策樹
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Day7~8 第三章 k 近鄰
1?k 近鄰算法 ?? 近鄰算法的思想是：給定一個訓練數據集，對新的輸入實例，在訓練數據集中找到與該實例最鄰近的 個實例，這 個實例的多數屬于某個類，就把該輸入實例分為這...
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Day9~10 第四章 樸素貝葉斯1?樸素貝葉斯法的學習與分類 ??樸素貝葉斯的思想是：對于給定的一個訓練數據集，首先基于特征條件獨立假設學習輸入輸出的聯合概率分布；然后基于此模型，對給定的輸入 ，利用貝葉斯...
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Day5~6 第二章 感知機
1?感知機模型 ??定義 2.1 (感知機)?假設輸入空間是 ，輸出空間是 。輸入 表示實例的特征向量，對應輸出空間的的點；輸出 表示實例的類別。由輸入控件到輸出空間的如...
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Day4 第一章 統(tǒng)計學習及監(jiān)督學習概論(習題與總結)
1?幾點收獲與思考 在監(jiān)督學習中，訓練數據與測試數據被看作是依聯合概率密度分布 獨立同分布產生的。 監(jiān)督學習中，概率模型是生成模型，非概率模型是判別模型。而條件概率分布和與...
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Day3 第一章 統(tǒng)計學習及監(jiān)督學習概論(2)
4?模型評估與模型選擇 4.1?訓練誤差與測試誤差 ??假設學習到的模型是 ，訓練誤差是模型 關于訓練數據集的平均損失：其中 是訓練樣本容量。??測試誤差是模型 關于測...
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Day2 第一章 統(tǒng)計學習及監(jiān)督學習概論(1)
1?統(tǒng)計學習 ??實現統(tǒng)計學習方法的步驟：??（1）得到一個有限的訓練數據集合，假設數據是獨立同分布產生的；??（2）確定包含所有可能的模型的假設空間(hypothesis ...
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40分鐘入門 LaTeX 排版
本文修改自LaTeX新人教程，30分鐘從完全陌生到基本入門。由于無法找到原文章，于是引用了一片引用率最高的博文，侵刪。 我在初接觸LaTeX時，翻得到了這篇文章，跟著代碼看實...