https://discussions.youdaxue.com/t/r-2/6582?u=beibei19890724波士顿房价预测首先这个问题非常好其实要完整的回答这个问题很有难度，我也没有找到一个完整叙述这个东西的资料，所以下面主要是结合我自己的理解和一些资料谈一下r^2，mean square error 和 mean absolute error。可能不是很完整，供参

一：决策树的缺点1.如果你的边界很光滑动，决策树不会很好用。也就是说当你有不连续的实例时，决策树才表现最好。2. 如果有很多不相关的变量，决策树表现的不好。决策树的工作是通过找到变量间的相互作用。3. 数据框架：树的每次分裂都减少了数据集。有意地创造分裂将会潜在地引进偏差（bias）4. 高方差和不稳定性：运用贪婪策略到决策树方差，找到树的正确的开始点会

【为什么要加入付费知识星球?】每一条都是精心筛选，用心编辑，为您节约时间邀请了在各个领域比较优秀的朋友做嘉宾+利物浦博士，GDG组织者，+IBM数据科学家，前阿里算法工程师+阿里NLP算法工程师，+美国前十理工院校硕士，实现物理到CS的华丽转身+十年经验的C++资深工程师，方向是计算机视觉，人体姿态【付费知识星球包括哪些内容?】+机器学习中的重点与难点知识讲解+机器学习中的数学...

S为样本方差，样本方差除以n-1而不是n，是因为样本可能没有全部反映总体，除以n-1 比除以n的值大一些，从而更准确的接近总体方差。比如总体中有10个颜色的球，而取样本时可能只取了8种如下图，果冻豆的例子

特征的相关性，相关性是提供信息。有用性用来减少偏差B.O.C是bayes最优分类器

权值共享，就是输入一张图，用一个filter去扫这张图，filter里面的数就叫权重，这张图每个位置都是被同样的filter扫的

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介绍resize()函数的语法及实例作用：改变图像大小意味着改变尺寸，无论是单独的高或宽，还是两者。也可以按比例调整图像大小。函数原型cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])参数：参数名用途src【必需】原图像dsize【必需】输出图像所需大小fx【可选】沿水平轴的比例因子fy【可选】沿垂直轴的比例因子interpolat

一文搞懂深度学习中的感受野（receptive field）

自然语言处理-bag of words 和TF-IDF词袋模型（bag of words，BOW）TF-IDF（Term Frequency / Inverse Document Frequency，词频-逆文本频率）词袋模型（bag of words，BOW）自然语言处理时的数据经常是一个句子或者一篇文档，那么怎么表示这些句子和文档呢？词袋模型，顾名思义，就是把句子/文档放在一个袋子里，那么把一