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基本概念

pass

 

有监督学习

回归问题

• 通过拟合函数，解决连续值的预测问题
• 梯度下降法优化；最小二乘法求解；
• 度量指标
  • 均方误差；
  • 均方根误差；
  • 平均绝对误差；
  • r2 score 决定系数，$$1-\frac{误差平方和}{总离差平方和}$$
    误差平方和：$$\sum _i^m(y_{true}-y_{pred}{)}^2$$
    总离差平方和：$$\sum _i^m(y_{true}-y_{mean}{)}^2$$
• 如房价预测
• 线性回归篇

 

分类问题

• 使用预测函数，预测离散的类别；
• 极大似然估计 + 梯度下降求解；
• 度量
  • 准确率、平均准确率；
  • 查准率、召回率、f1-score;
  • roc曲线、auc面积;
  • 混淆矩阵；
• 逻辑回归
• KNN分类
• 支持向量机
• 决策树
• 随机森林
• GBDT梯度提升树
• 神经网络

 
 

无监督学习

聚类问题

• kmeas 聚类
• DBSCAN 密度聚类
• 其他聚类

异常检测