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模型评估,是通过某种实验方法,评估测得某学习器的性能度量,以此做为评判方法。 除此之外,还可以辅助以假设检验,比较学习器之间的泛化能力。 我们可通过实验测试来对学习器的泛化误差进行评估并进而做出选择。
机器学习之线性模型1.一元线性回归模型2.多元线性回归模型逻辑回归模型(对数几率回归)Logistic回归模型的实践 线性回归也就是可以用一条直线来拟合一个点集。博主大概总结下机器学习的线性模型,以及
**模型性能度量 1.留出法: 对于一个机器学习问题,我们通常有数据集D(用于训练模型),但我们还需要评估模型,因此不能把整个D用于训练,因为拿训练过的数据再去评估必然无效。那么最基本的方法就是留出法
机器学习工具——隐马尔科夫模型，其中包含例子和文档
关于knn模型的课件讲解，关于人工智能分类的文档
为初学者准备的关键概念和可能碰到的陷阱指南
文档是对《Python机器学习及实践》这本书中提到的常见模型的一个总结，便于在实际运用时快速选择模型和API。
最大熵模型（MaximumEntropyModel，以下简称MaxEnt），MaxEnt是概率模型学习中一个准则，其思想为：在学习概率模型时，所有可能的模型中熵最大的模型是最好的模型；若概率模型需要满
机器学习线性回归模型，用梯度下降算法实现的线性回归，logistic回归的模型以及实例分析。包含上课时用的PDF、word以及PPT文档
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