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实际的机器学习项目中,我们往往只知道包含m个样例的数据集D,D={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...(xm,ym)},通过对数据集D进行适当的处理,划分为训练集和测试集,训练集构建模型,然后用该模型计算测试数据集的测试误差,最后以测试集的测试误差近似..
拥有标记的信息称为样例。(xi,yi)表示第i个样例,其中yi E Y 是示例xi的标记, Y是所有标记的集合。亦成为标记空间预测离散值,好瓜,坏瓜,这类学习任务称为分类。classification.若预测连续的值,如西瓜成速度0.95,0.37,此类学习称为回归对涉及两..
二 机 器 学 习 二 机器学习 二机器学习推荐的GitHubhttps://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP实现多折交叉验证在Kaggle比赛中常用集成学习方法与机器学习中的不同∶机器学习中的集成学习:在一个模型内部,如何使用集成学习提交单个模型的精度;Kaggle竞..
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