2018年6月23日

摘要： 一.基本概述 用交叉验证的目的是为了得到可靠稳定的模型。 消除测试集与训练集选择的不好，导致训练的模型不好。 二.k折交叉验证 K折交叉验证，初始采样分割成K个子样本，一个单独的子样本被保留作为验证模型的数据，其他K-1个样本用来训练。交叉验证重复K次，每个子样本验证一次，平均K次的结果或者使用其它 阅读全文

摘要： 一.基本概述 回归指标：均方误差 分类指标：准确率、召回率、精度、错误率 排序指标： 二、分类指标 （一）准确率、召回率、精度、错误率（二分类） 准确率/查准率（precision）: 是针对预测为正的样本来说的，指的是预测为正的样本中预测正确了的百分比。 TPTP+FP 召回率/查全率（recal 阅读全文

摘要： 基于标签进行降维 阅读全文

摘要： 一.基本概述 目标：提取最有价值的信息（基于方差） 寻找一个一维基，使得所有数据变换为这个基上的坐标表示后，方差值最大 当协方差为0时，表示两个字段完全独立。为了让协方差为0，选择第二个基时只能在与第一个基正交的方向上选择。因此最终选择的两个方向一定是正交的。 二.优化目标 将一组N维向量降为K维（ 阅读全文

摘要： 一.K-MEANS算法 （一）基本概念 无监督问题，不需要标签 难点：如何评估聚类结果，如何调参（也由于不能评估结果导致） k-means 要得到簇的个数，需要指定K值 质心：均值，即向量各维取平均即可 距离的度量：常用欧几里得距离和余弦相似度（先标准化） 优化目标：（k表示k个聚类中心，ci表示第 阅读全文