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摘要： 第4章 决策树 4.1 基本流程 决策树（decision tree）是一类常见的机器学习方法，也叫“判定树”。顾名思义，决策树是基于树的结构进行决策的。 一般的，一棵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 阅读全文

摘要： 第3章 线性模型 3.1 基本形式 给定由\(d\)个属性描述的示例\(x=(x_{1};x_{2};...;x_{d})\),其中\(x_{i}\)是\(x\)在第\(i\)个属性上的取值，线性模型（linear model）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即 \(f(x)=w_{ 阅读全文

摘要： 好多看不懂的高数内容。。。有些具体的公式推导以后回来看的时候再补充吧 第2章 模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合 错误率（error rate）：分类错误的样本数占样本总数的比例。 若在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率\(E=a/m\); 而常说的 精度 则等于\(1-a/m\),即 “ 阅读全文

摘要： 早就听说西瓜书的大名，也是和它见上面了 第1章 绪论 1.1 引言 机器学习是一门致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能的学科。 经验 通常以 数据 形式存在，因此机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生 模型 的算法，即 学习算法 。 面对新的情况时，模型会给我们 阅读全文