摘要:
0.机器学习中分类和预测算法的评估标准 准确率 速度 强壮性 可规模性 可解释性 1、什么是决策树/判定树(decision tree)? 判定树是一个类似于流程图的树结构:其中,每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个属性的输出,而每个树叶节点代表类或者类分布。树的最顶层是根节点。 2、 阅读全文
posted @ 2017-08-11 09:02
Melvin_Dong
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摘要:
1、基本概念:训练集,测试集,特征集,非监督学习,半监督学习,分类,回归 2、概念学习:概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数。 3、小例子 概念定义在实例(instance)集合之上,这个集合表示为X(X:所有可能的日子,每个日子的值由天气等6个属性表示)。 待学习的概 阅读全文
posted @ 2017-08-11 08:55
Melvin_Dong
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摘要:
1、概念:多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科。专门研究计算机怎样模拟学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 2、学科定位:人工智能(Artificial Intelligence, AI)的核心,是使计算机具有智能的根本途 阅读全文
posted @ 2017-08-11 08:52
Melvin_Dong
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