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- @moranxiao199
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数据挖掘 4.8 评估泛化能力
评估模型的泛化能力的方法。比如，K-fold交叉验证。样本过大过小都要用别的方式。
传感器WSNs TheDataLinkLayer——MAC时序图
当一个节点重试失败，它不会直接抢信道，而是：尝试次数竞争窗口 CW（Contention Window）大小范围。
数据挖掘 4.1~4.7 机器学习性能评估参数
评价指标 (Metrics)：Accuracy, FPR, TRP, PPV, ROC, PR-Curves, F-measure交叉验证与重采样 (Cross-Validation and Resampling)
数据挖掘 3.5 支持向量机——边界和正则化
论如何实现SVM中的正则化，让向量w尽可能小。
数据挖掘3.1支持向量机——引言
源头介绍支持向量机的理论基础——经验误差最小化 + 结构最小化
VS code配置path autocomplete插件
为vue项目配置path autocomplete拓展插件
到底了