摘要：4.1基本流程 决策树的结构 一个决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点； 叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试； 每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中； 根结点包含样本全集，从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。 仅有一层划分的决策树， 阅读全文

摘要：3.1 基本形式 给定由d个属性描述的示例，其中 xi 是x在第i个属性上的取值，线性模型就是试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数即： 向量形式： w和b学得之后，模型即可确定。其中w还可以表示为属性的权重，下面是一个例子： 3.2线性回归 线性回归的本质就是学得一个线性模型尽可能的预测未 阅读全文

摘要：2.1 经验误差与过拟合 错误率：错分样本的占比 精度：分对样本的占比，与错误率是互补的。 误差：样本真实输出与预测输出之间的差异。学习器在训练集上的误差称为训练误差或经验误差，在新样本上的误差称为泛化误差。 由于事先并不知道新样本的特征，我们只能努力使经验误差最小化； 很多时候虽然能在训练集上做到 阅读全文

摘要：1.1引言 本人现西南某985研一下，专业CV，选修了机器学习这门课程，教材西瓜书。看着网上的西瓜书笔记那么火我也来凑凑热闹，在学校老师的讲解下记录下自己的学习笔记也是一种再学习。以后会持续更新直到结课考试完为止，只要我当周学了我一般当周就更新出来了，谢谢大家的捧场点赞评论！ 我印象最深的一句话就是 阅读全文