【David Sontag】監督學習方法

本課件主要內容包括： 最近鄰算法 K最近鄰算法 判決邊界 k-NN示例 加權k-NN k-NN與高斯核SVM很相似 KNN的優點 ER中的機器學習 我們能預測感染嗎？ 基於判決樹的感染預測 假設：判決樹 假設空間 判決樹的學習是很困難的！ 遞歸步驟 測量的不確定性 熵 熵的示例 條件熵 信息增益 判決樹學習 判決樹導致的過度擬合 選擇最優門限 MPG示例 組合方法 偏差與方差的折中 在不增大偏差的

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