04 2019 档案
摘要:第四章 神经网络 Netral Networks Biological Motivation 例子 Perceprons 感知积 Power of Perceprons 实现一些逻辑上的功能 Gradient Descent 根据误差来调整权重 Delta Rule Batch Learning S
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摘要:第三章 Bates & Decision Tree Model Classification a kind of supervised learning Bates Theorem 贝叶斯公式的应用:癌症与阳性关系 Naive Bates Classifier 假设:conditionally in
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摘要:第二章 Data Preprocessing Missing Data 丢失的数据 Local Outlier Factor 不合群的数据如何找出 Duplicate data 重复的数据 Data Transformation 数据转换 Sampling 采样,和统计学的采样相反。 Imbalan
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摘要:第一章 走进数据科学 数据挖掘技术: 1、分类-classfication overfitting: 最常用算法:knn、Decision Tress confusion Matrix Receiver Operating Cjaracterostic auc值(0-1之间,越大越好) 2、聚类-c
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