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二、模型评估与选择 2.1经验误差与过拟合 2.2、评估方法 1.留出法： 2.交叉验证法 3.自助法： 4.调参与最终模型
文章目录参考资料1....本博客为作者根据周志华的西瓜书和参考资料1、2所做的笔记，主要用于学习，非技术类博客，因此存在大量复制粘贴，请见谅。 1. 比较检验 由于“测试误差”受到很多因素的影响，例如：
待做： 步骤 1、先看习题有什么问题，带着问题 2、整体过一遍，记录 3、做习题，再次整理，补充。 问题： ...1、神经元激活函数有哪些？...5.1 试述将线性函数f(x)=wTxf(x)=w^Txf(x)=wTx用作神经元激活函数的缺陷。...
最近在读《机器学习理论导引》。这本书是西瓜书的作者周志华老师领衔、南大LAMDA四位教授共同撰写的新书，权威就自不必说。封面画了一只充满了阿里巴巴和四十大盗风格的木箱子，一看就是童话故事...
编辑 | Will出品 | 字节AI南京大学教授，博士生导师，教育部“长江学者”特聘教授，国家杰出青年基金获得者！周志华老师的头衔太多了！相信每一个从事或爱好机器学习的朋友都知道周志华老...
整理汇总《机器学习》、《统计机器学习》中的决策树章节内容。并进行代码实现。
西瓜书笔记：（1）第一章 文章目录西瓜书笔记：（1）第一章简述1.2 基本术语独立同分布 理解**示例——抛骰子****为什么需要满足i.i.d.假设？****扩展**1.3 假设空间版本空间1.4 归纳偏好NFL定理数据挖掘与机器学习...
本文主要参考周志华《机器学习》的9.6章节，对密度聚类做简单介绍，并使用numpy对具有代表性的DBSCAN密度聚类算法进行实现。
周志华《机器学习》第十三掌笔记
点击上方，选择星标或置顶，不定期资源大放送！阅读大概需要5分钟Follow小博主，每天更新前沿干货【导读】每个人从本科到硕士，再到博士、博士后，甚至工作以后，都会遇到做研究、写论文这个差事...
神经网络介绍——基于机器学习_周志华支持向量机SVM介绍——基于机器学习_周志华。
本文主要参考周志华《机器学习》的9.4.1章节，对以k均值聚类为代表的原型聚类做简单介绍，并使用numpy实现kmeans聚类。 在讲kmeans聚类之前，先说一说原型聚类。 原型聚类亦称“ 基于原型的聚类” ，此类算法假设...
第四章 决策树 4.1 基本流程 一颗决策树包含一个根结点、若干个叶节点和若干个非叶子节点 根结点包含样本全集 基本流程遵循 分而治之 三种导致递归返回的情况： 当前结点包含的样本属于同一类（当前属性相同，比如...
《机器学习》周志华课后习题答案——第六章 (1-2已完结) 文章目录《机器学习》周志华课后习题答案——第六章 (1-2已完结)1.试证明样本空间中任意点x到超平面(w, b)的距离为式(6.2).2.试使用LIBSVM,在西瓜数据集3.0a...
周志华机器学习决策树完全实现
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一、5.13式推导 变量符号说明： 推导目标： ...BP算法：误差逆传播算法，又称反向传播算法，是一种非常成功的神经网络学习算法，可以用于神经网络的训练。BP算法基于梯度下降策略，以目标的负梯度方向对参数...
第十六章 强化学习任务与奖赏K-摇臂赌博机e-贪心Softmax有模型学习策略评估策略改进策略迭代与值迭代免模型学习蒙特卡罗强化学习时序差分学习值函数近似模仿学习 任务与奖赏 种瓜有许多步骤，但在种瓜的过程中，某些...
第八章 集成学习个体与集成BoostingBagging 与随机森林个体与集成 个体与集成 集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，也被称为多分类器系统。 集成学习的一般结构：先学习一组个体学习器，再用某种策略将...
机器学习 – 《机器学习》（周志华）第四章笔记 摘要 本章为决策树(decision tree)内容，决策树是一种较为常见的机器学习方法。决策树基于“树”型，是一种常见的自然判断，是一种“判定”的过程。 笔记 决策树 ...
2、机器学习-第五章神经网络读书笔记（周志华） 3、超平面是什么？——理解超平面（SVM开篇之超平面详解） 4、【手推机器学习】感知机与超平面 5、多层前馈神经网络及BP算法 6、周志华----第5章神经网络（误差逆传播...
文章目录简介一、构建决策树-...本文根据周志华的《机器学习》一书，手写了基于信息增益的ID3决策树的构建，希望大家可以多多提出宝贵意见，共同学习，共同进步！ 一、构建决策树-DecisionTree.py 1. 思路 基本算
周志华《机器学习》第十五章笔记
由于我之前已经学过了李航老师的《统计学习方法（第2版）》，所以这里面的概念没有啥不懂得，不会像教程说的有些难，毕竟学过一部分了。而且，这本书确实比李航老师涵盖的可能更广些，从绪论可见一斑。...
周志华《机器学习》第五章学习笔记
第四章 决策树1. 概述2. 特征选择2.1 信息增益2.2 信息增益率2.3 基尼指数3. 决策树生成4. 决策树剪枝4.1 预剪枝2. 对数几率回归（logistic regression）2.1 对数几率函数（logistic function）2.2 用极大似然求解...
错误率(error rate): 分类错误的样本数占样本总数的比例 精度(accuracy): 1-错误率 误差(error): 学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异 训练误差(training error) or 经验误差(expirical error): 学习...
16、强化学习 强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习的一个重要分支，前段时间人机大战的主角AlphaGo正是以强化学习为核心技术。在强化学习中，包含两种基本的元素：状态与动作，在某个状态下执行...
《机器学习》——第 4 章 决策树基本概念 基本概念 1、决策树学习算法包括哪几个部分？常用的算法有哪些？ 决策树是一种基本的分类与回归方法，主要包含了 3 个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪....
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