初值定理lim⁡t→+∞f(t)=lim⁡s→0sF(s)\lim_{t\to +\infty}f(t)=\lim_{s\to 0}sF(s)t→+∞lim​f(t)=s→0lim​sF(s)终值定理lim⁡t→0+f(t)=lim⁡s→+∞sF(s)\lim_{t\to 0^+}f(t)=\lim_{s\to +\infty}sF(s)t→0+lim​f(t)=s→+∞lim​sF(s)y(t)

我们深入研讨一下，分类树模型中的一系列规则是如何生成的？对于二元分类问题，逻辑模型可以生成目标属于正类的条件概率。随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习模型，通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高泛化能力。在模型输出每种类别的情况下，分类依据是最高概率的类别预测。这是默认的，但是在特定的问题情境中，也会随之改变。朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的概率分类模型，其核心思

【代码】机器学习误差图绘。

后剪枝是指先不做干预，让决策树完整生长至叶子结点（即按常规构建流程生成一棵尽可能复杂的树 ），之后再从树的底层向上（或自顶向下等方式 ）遍历结点，评估将某个分支剪掉（即把该分支替换为叶结点，类别按分支中样本多数类等方式确定 ）后，模型在验证集上的泛化能力是否提升，若提升则剪枝，直至无法通过剪枝改善性能。划分后，能达到最优的划分效果（比如用信息增益、信息增益比、基尼指数等指标衡量，和离散属性选最优划

神经网络（Neural Network），也被称为人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），是一种模仿人类神经系统的计算模型，在机器学习和深度学习领域应用广泛。

有约束非线性规划的一般数学模型为如下形式：min⁡f(x)s.t.{gi(x)⩾0,i=1,2,...,mhj(x)=0,j=1,2,...,n\minf\left( x \right)\\s.t.\left\{ \begin{array}{c}g_i\left( x \right) \geqslant 0,i=1,2,...,m\\h_j\left( x \right) =0,j=1,2,...

【代码】机器学习误差图绘。

函数fD⊆Rn→Rm满足 Lipschitz 条件，当且仅当存在常数L≥0，使得对任意xy∈D∥fx−fy∥≤L∥x−y∥此时称 (f) 是的，(L) 为。

我们深入研讨一下，分类树模型中的一系列规则是如何生成的？对于二元分类问题，逻辑模型可以生成目标属于正类的条件概率。随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习模型，通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高泛化能力。在模型输出每种类别的情况下，分类依据是最高概率的类别预测。这是默认的，但是在特定的问题情境中，也会随之改变。朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的概率分类模型，其核心思

监督学习的任务一般有两种类型：回归和分类。它们的区别很明显，依据是目标的类型回归：对应着目标是一个数值特征的情形。分类：对应着目标是一个分类特征的情形。二元分类：非黑即白的多元分类：目标的类别多于两个多标签分类：多个类别或标签指派向一个结果。