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    2016-10-18 21:29:41
    阅读量:59
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  • 说明本文档使用MindManager编辑:做这个笔记的初衷是供自己快速复习查找合适的算法,基本以各算法的优缺点与条件为主,省略推导过程和公式,所以分享出来也是供《机器学习》一书的读者复习使用,或仅仅想简单了解或查找机器学习的一些常用算法及数据处理方法的读者使用;每个算法、处理方法及指标的详细说明在便笺中,若要查看需在图标上悬停或点击;此笔记是根据已购买的正版实体书手打整理,如果里面有错误之处,
    2018-01-02 12:06:42
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    2018-12-27 10:34:27
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  • 概览目前,业内对于机器学习,数据挖掘,推荐系统等算法模型都有比较流行的评价标准,这些评价标准在一定程度上反映了模型性能的优劣,如准确率(Prescision-rate),召回率(Recall-rate)还有F值(F-measure)。这篇文章主要总结的是分类算法(二分类)的一些模型评价指标。1.混淆矩阵要了解准确率和召回率,先要知道什么是混淆矩阵,它反映的是预测值与真实值的预测情况,它共有...
    2019-10-14 14:56:26
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  • 不同于分类模型和回归,聚类算法的模型评估不是一件简单的事。在分类中,有直接结果(标签)的输出,并且分类的结果有正误之分,所以使用预测的准确度,混淆矩阵,ROC曲线等指标来进行评估。但无论如何评估,都是在”模型找到正确答案“的能力。而回归中,由于要拟合数据,我们有MSE均方误差,有损失函数来衡量模型的拟合程度。但这些衡量指标都不适用于聚类。如何衡量聚类算法的效果聚类模型的结果不是某种标签输出,...
    2019-10-14 21:00:43
    阅读量:124
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  • # coding=utf-8# 有监督学习:分类和回归# 分类:模型用来预测样本所属类别# 回归:当所要预测的样本结果为连续数值时# 无监督学习,聚类和降维# 聚类将整个数据集划分为若干个不相交的子集,每个子集被称为一个簇# 降维:顾名思义降低数据的维度,将数据从高维空间映射到低维空间print("***************回归算法的评估指标***************")#...
    2020-01-08 17:46:24
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    2015-05-21 16:17:28
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  • PCA 学习笔记简介Principle Component, 有叫主成分分析法,一般是用于数据压缩,将高维的数据压缩成低维数据。在机器学习领域,它也是在执行某些机器学习算法前的预处理操作 —— 减少训练集的特征数量,简化或加快机器学习算法。直观理解其方法为,寻找一个较低维的超平面,这个超平面满足所有高维点到这个低维超平面的直角距离最小。这里的“最小”的概念我会在后面给出,可以用一个数字指标来衡量。以
    2016-10-18 21:54:20
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