機器學習算法思想

機器學習算法思想 現在常用的機器學習的思想區別於傳統意義上的統計假設檢驗思想，統計檢驗根據參數的顯著性來判定模型的擬合優度 我們大概介紹下機器學習的主要思想： 現在比較流行的機器學習算法，基本不看參數的顯著性，主要根據最終的準確率或召回率來評價模型的優劣，以邏輯迴歸爲例 機器學習的主要思想就是： 把數據集拆分成訓練集和測試集，用訓練集來進行建模，測試集進行檢驗， 最後根據混淆矩陣的總體精準度和召回

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