機器學習算法的基礎知識

機器學習算法的基礎知識 1、評估指標 2、偏差與方差（過擬合與欠擬合） 3、正則化（解決過擬合） 4、梯度下降算法（算法優化方式） 5、數據不平衡 1、評估指標 預測值 0 1 實際 0 TN FP 1 FN TP a c c u r a c y = T N + T P T N + T P + F P + F N accuracy = \frac{TN+TP}{TN+TP+FP+FN} accur

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