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机器学习实战笔记(Python实现)-08-线性回归

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机器学习实战笔记(Python实现)-05-支持向量机(SVM)

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机器学习实战笔记(Python实现)-04-Logistic回归

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机器学习实战笔记(Python实现)-03-朴素贝叶斯

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机器学习实战笔记(Python实现)-01-K近邻算法(KNN)

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机器学习实战笔记(Python实现)-02-决策树

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机器学习实战笔记(Python实现)-09-树回归

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机器学习实战笔记(Python实现)-06-AdaBoost

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机器学习实战笔记(Python实现)-00-readme

近期学习机器学习,找到一本不错的教材<机器学习实战>.特此做这份学习笔记,以供日后翻阅. 机器学习算法分为有监督学习和无监督学习.这本书前两部分介绍的是有监督学习,第三部分介绍的是无监督学习(也称聚类).有监督学习有两种功能,一种是分类(本书第一部分介绍),一种是回归预测(本书第二部分介绍).这样就对这本书的思路有了一个总体把握.本书涉及算法包括:k-近邻算法(KNN).决策树.朴素贝叶斯.Logistic回归.支持向量机(SVM).AdaBoost算法.k-均值聚类算法(k-means).A…

机器学习实战笔记(Python实现)-07-模型评估与分类性能度量

1.经验误差与过拟合 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”(error rate),即如果在m个样本中有a个样本分类错误,则错误率E=a/m:相应的,1-a/m称为“精度”(accuracy),即“精度=1一错误率”.更一般地,我(学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”(error),学习器在训练集上的误差称为“训练误差”(training error)或“经验误差”(empirical error),在新样本上的误差称为“泛化误差”(generaliza…