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    机器学习系列7:CART树和剪枝

    一、剪枝 1. 为什么要剪枝 在决策树生成的时候,更多考虑的是训练数据,而不是未知数据,这会导致过拟合,使树过于复杂,对于未知的样本不准确。 2...

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    机器学习系列6:决策树

    决策树是一种基本的分类与回归方法。这里主要讨论决策树用于分类。 决策树模型是描述对样本进行分类的树形结构。树由结点和有向边组成: 内部结点表示一...

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    机器学习系列2:误差、梯度下降、交叉验证、归一化和评价指标

    一、详细理解误差(error)与偏差(bias)和方差(variance) 1.偏差与方差 2.error与bias和variance的关系 总...

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    机器学习系列1:线性回归详解

    一、什么是机器学习? 机器学习包括:1.监督学习(supervised learning) ①回归:寻找一个假设函数,根据大量的训练集X来预测目...

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