吴定朗

提交结果的RMSE：14.916 排名：72 目录1. 赛题分析与理解2.数据分析 2.1 缺失值检查3.使用的策略及其对应的RMSE3.1数据等频分箱 3.2多维度变换...

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1.试分析在什么情况下，在式 式子中不比考虑偏置项b。 答 : ωT和b有各自的意义，简单来说，ωT决定学习得到模型的方向，而b则决定截距，可以理解为模型不能解释的一部分，因...

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1.1 表1.1中若只包含编号为1和4的两个样例，试给出相应的版本空间。 解：对应的样本数据集如下 色泽有3（青绿，乌黑，* ）种取值，根蒂有3(蜷缩，稍蜷，* ）种取值，敲...

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目录 模型概述 朴素贝叶斯（naive bayes) 是一种基于贝叶斯定理以及假设特征之间独立的分类算法。属于监督学习的一种。对于此模型，重点是基于两个理论，贝叶斯定理，后验...

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文章目录 概述 k-近邻算法，是一种容易理解的监督学习算法，其工作机制简单，给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最接近的k个值，然后基于这k个邻居，在分类任务中，判...

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文章目录 概述 感知机（perceptron)感知机算法可以说是最简单的二分类模型了，属于有监督学习。模型的输入是 ，其输入为实例的特征向量，对输入样本的假设是线性可分的，...

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本文目录 1.综述2.基础分类器组合策略 2.1 平均法 2.2 投票法 2.3 学习法3.集成学习方法 3.1 Boosting 3.2 Bagging 与 Ra...