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     关于西瓜书中AUC=1−lrankAUC=1-l_{rank}AUC=1−lrank​的推导分析 ​​       在期末考试暂时告一段落之后，可以将前段时间学习《机器学习》时整理的一部分内容更新了. 在学习第二章...

     文章目录数据集代码 数据集 代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import math # 计算信息熵(香农熵) def cal_information_entropy(labels): ... if labels[i] not in ...

     在对一个事例进行判定时，通常会进行一系列的“子决策”，下一步的考虑基于上一步的前提。一颗决策树包含一个根结点，若干个内部结点和若干个叶结点；叶结点对应于决策结果，其他每个结点对应于一个属性测试；...

     logistic回归简介 logistic回归由Cox在1958年提出[1]，它的名字虽然叫回归，但这是一种二分类算法，并且是一种线性模型。由于是线性模型，因此在预测时计算简单，在某些大规模分类问题，如广告点击率预估（CTR）上...

     以下为周志华老师《机器学习》（西瓜书）各章节知识点总结而成的大型思维导图。 该思维导图侧重概念了解，未涉及模型数学原理。如有深入学习需求，请详读相关书籍。 尊重知识产权，转载请注明出处。 .......

     我们直接看西瓜书上的例子，其中{1,2,3,6,7,10,14,15,16,17}为训练集，{4,5，8,9，11,12,13}为验证集。 （1）在未划分前，根据训练集，类别标记为训练样例数最多的类别，由于训练集中的好瓜与坏瓜是相同多的类别，...

     概念 集成学习（ensemble learning）通过构建多个个体学习器并结合起来完成学习任务。 做一个简单分析，考虑二分类问题 ，假定基本分类器的错误率为,有 由基分类器相互独立，设X为T个基分类器分类正确的次数，因此 ...

     1：模型：根据实际问题，确定假设空间2：策略：根据评价标准，确定选取最优模型的策略（通常会产出一个“损失函数”）（损失函数：每次训练集送入模型后，输出预测值，通过损失函数计算出预测值和真实值之间的差异值...

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