機器學習——基礎知識

學習自周志華老師《機器學習》的前兩章，一個簡短的學習筆記。 基本概念 分類問題：預測離散值 迴歸問題：預測連續值 泛化能力：學習得到的模型適用於新樣本的能力 模型評估與選擇 對數據集處理得到訓練集和測試集的方法 ① 留出法 將數據集D直接劃分爲兩個互斥的集合，一個作爲訓練集S，一個作爲測試集T（一般設置大約2/3~4/5的用於訓練）。 單次使用留出法的結果可能不可靠，一般要採用若干次隨機劃分並重復

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