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机器学习 (周志华 著) 学习笔记 中文完整高清版

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    第1章 1

    1.1 引言 1

    1.2 基本术 2

    1.3 假设空间 4

    1.4 归纳偏好 6

    1.5 发展历程 10

    1.6 应用现状 13

    1.7 阅读材料 16

    习题 19

    参考文献 20

    休息一会儿 22

    第2章 模型评估与选择 23

    2.1 经验误差与过拟合 23

    2.2 评估方法 24

    2.2.1 留出法 25

    2.2.2 交叉验证法 26

    2.2.3 自助法 27

    2.2.4 调参与最终模型 28

    2.3 性能度量 28

    2.3.1 错误率与精度 29

    2.3.2 查准率、查全率与F1 30

    2.3.3 ROC与AUC 33

    2.3.4 代价敏感错误率与代价曲线 35

    2.4 比较检验 37

    2.4.1 假设检验 37

    2.4.2 交叉验证t检验 40

    2.4.3 McNemar检验 41

    2.4.4 Friedman检验与后续检验 42

    2.5 偏差与方差 44

    2.6 阅读材料 46

    习题 48

    参考文献 49

    休息一会儿 51

    第3章 线性模型 53

    3.1 基本形式 53

    3.2 线性回归 53

    3.3 对数几率回归 57

    3.4 线性判别分析 60

    3.5 多分类学习 63

    3.6 类别不平衡问题 66

    3.7 阅读材料 67

    习题 69

    参考文献 70

    休息一会儿 72

    第4章 决策树 73

    4.1 基本流程 73

    4.2 划分选择 75

    ..........

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