高方差，选B
出现过拟合问题，选BD
出现欠拟合问题，选BC
选AC 一般用 6 2 2来分，随机打乱数据是很有必要的。
选择BD
A、出现高偏差，增加训练数据会增加测试误差
C、明显错的
求准确率 （85+10）/ 1000 = 0.095
选AB
选A
CD明显错误，precision和recall都有改变，precision变低，recall变高
选ABD
选BC
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之前有文章介绍过决策树（ID3）。简单回顾一下：ID3每次选取最佳特征来分割数据，这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的。按照某种特征切分数据后，该特征在以后切分数据集时就不再使用，因此存在切分过于迅速的问题。ID3算法还不能处理连续性特征。下面简单介绍一下其他算法： CART 分类回归树 CART是Classification And Regerss…
||x||下标2表示2-范数,等于各分量x（i）的平方和再开方,也称做欧几里得距离.右上角就表示平方 在数学里面s.t.是subject to 的缩写,受约束的意思按中文习惯应该是 使得…满足…s.t.= subject to,受约束于数学习惯是“使得…满足…看了一篇论文里看到的,都是用在公式中的 符号∑表示几个数的和符号∏表示几个数的积 …
在机器学习中，我们的数据集往往存在各种各样的问题，如果不对数据进行预处理，模型的训练和预测就难以进行。这一系列博文将介绍一下机器学习中的数据预处理问题，以UCI数据集为例详细介绍缺失值处理、连续特征离散化，特征归一化及离散特征的编码等问题，同时会附上处理的Matlab程序代码，这篇博文先介绍下特征归一化，其要点可见本文目录。 摘要：在机器学习中，我们的数据集…
一，引言 先说个K-means算法很高大上的用处，来开始新的算法学习。我们都知道每一届的美国总统大选，那叫一个竞争激烈。可以说，谁拿到了各个州尽可能多的选票，谁选举获胜的几率就会非常大。有人会说，这跟K-means算法有什么关系？当然，如果哪一届的总统竞选，某一位候选人是绝对的众望所归，那自然能以压倒性优势竞选成功，那么我们的k-means算法还真用不上…
前言 ———————————————————————————————————————— 在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。通常我们需要对其进行特征数字化。 那什么是特征数字化呢？例子如下： 性别特征：[“男”，”女”] 祖国特征：[“中国”，”美国，”法国”]…
跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-IC引脚测量 Lead Measurement: Example for the application of the measure object including a lot of visualization operators. First, the length of the leads is meas…
I am using pybrain on my Linuxmint 13 x86_64 PC. As what it is described: PyBrain is a modular Machine Learning Library for Python. Its goal is to offer flexible, easy-to-use yet s…
最近通过 PyQt5 设计了一个下载服务器指定日期日志文件的程序，里面有些有意思的技术点，现在做一些分享。 PyQt5 是一套 Python 绑定 Digia Qt5 应用的框架，是最强大的 GUI 库之一，使用 PyQt5 我们能够很容易的开发桌面应用，接下来我们将用它来开发一个下载服务器日志文件的小程序。 前期准备 软件 QT5Python 模块 PyQ…
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