台大林轩田机器学习笔记（TingxunShi）

MOOC台大林轩田老师“机器学习基石”笔记机器学习入门

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机器学习是一种人工智能的应用，它可以让计算机通过经验来学习。本文详细总结了机器学习相关的知识点，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等，同时还提供了实际案例来帮助读者更好地理解机器学习的应用。通过本文

是机器学习课程的手写笔记，主要是帮助理解一下SVM等算法的原理吧，也供自己参考一下

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本人近半年自学python 方面全套的学习笔记。人生苦短，我用python。包含web、前端、django、flask、机器学习、深度学习、数据分析，还有常用如mysql、redis数据库相关材料

本笔记涵盖机器学习基础知识，包括动机、应用、监督学习、生成学习、事件模型、支持向量机、贝叶斯统计、聚类算法、最大期望算法、因子分析、主成分分析和独立成分分析。

这是一份完整的机器学习笔记，内容涵盖了各种重要的概念和算法。所有内容都是开源的，方便您自由学习和使用。这份笔记经过全面调试，保证了手指测量的准确性。您可以在此基础上进行二次修改，以满足自己的需求。

常见概念(1) 为什么要有训练集和测试集? 我们想要利用收集的猫狗数据构建一个机器学习模型,用来预测新的图片,但在将模型用于新的测量数据之前,我们需要知道模型是否有效,也就是说,我们是否应该相信它的预

常见概念(2) 准确率的不足和混淆矩阵: 准确对越高就能说明模型的分类性能越好吗?举个例子,现在我开发了一套癌症检测系统,只要输入你的一些基本健康信息,就能预测出你现在是否患有癌症,并且分类的准确度为