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- @binhyun
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机器学习---KNN算法核心原理和思路分析
1.算法介绍2.过拟合和欠拟合3.几种不同的距离4.特征的归一化处理
数学建模---利用Matlab快速实现机器学习（上）
1.机器学习的引入2.机器学习划分2.1输入输出变量的介绍2.2机器学习的分类3.模型评估指标4.混淆矩阵的引入4.1反映内容4.3正类和负类5.ROC和AUC的说明6.K折交叉验证7.过拟合和欠拟合8.Matlab操作8.0数据集分析8.1路径选择8.2导入数据8.3查看工作区8.4分类学习工具箱使用8.5我的总结
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机器学习核心概念解读
1.什么是过拟合2.关于学习曲线3.关于交叉验证3.1引入交叉验证3.2k折交叉验证4.关于模型的误差4.1关于误差的概念4.2模型的误差的组成4.3偏差和方差的关系5.关于混淆矩阵5.1相关计算5.2三个指标5.3F1分数的计算6.关于ROC曲线6.1P-R曲线6.2ROC曲线7.总结
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机器学习---KNN分类任务代码实现
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