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posted @ 2017-11-04 23:39
Run_For_Love
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posted @ 2017-11-04 09:04
Run_For_Love
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摘要：
1、损失函数和风险函数 (1)损失函数：常见的有 0-1损失函数 绝对损失函数 平方损失函数 对数损失函数 (2)风险函数：损失函数的期望 经验风险：模型在数据集T上的平均损失 根据大数定律，当N趋向于∞时，经验风险趋向于风险函数 2、模型评估方法 (1)训练误差与测试误差 训练误差：关于训练集的平 阅读全文
posted @ 2017-10-20 22:33
Run_For_Love
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相关论文链接： https://ac.els-cdn.com/S0167926015000231/1-s2.0-S0167926015000231-main.pdf?_tid=4a67f1a4-b21c-11e7-bd4d-00000aab0f01&acdnat=1508122203_67d1fc8 阅读全文
posted @ 2017-10-16 11:00
Run_For_Love
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数据预处理的常用流程： 1）去除唯一属性 2）处理缺失值 3）属性编码 4）数据标准化、正则化 5）特征选择 6）主成分分析 1、去除唯一属性 如id属性，是唯一属性，直接去除就好 2、处理缺失值 (1)直接使用含有缺失值的特征 如决策树算法就可以直接使用含有缺失值的特征 (2)删除含有缺失值的特征 阅读全文
posted @ 2017-09-28 22:37
Run_For_Love
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集成学习是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。其工作流程为： 1）先产生一组“个体学习器”。在分类问题中，个体学习器也称为基类分类器 2）再使用某种策略将它们结合起来。 通常使用一种或者多种已有的学习算法从训练数据中产生个体学习器。通常选取个体学习器的准则是： 1）个体学习器要有一定的准确性，预 阅读全文
posted @ 2017-09-24 16:10
Run_For_Love
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