[帮助文档] 机器学习线性支持向量机算法组件的配置及示例
支持向量机SVM(Support Vector Machine)是基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构风险最小化,提高学习机泛化能力,从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。
机器学习基础知识——基本原理、常用算法与评估指标
引言从第一篇文章的概述到机器学习:在上一篇文章中,我们对人工智能进行了全面的概述,从人工智能的定义、历史、基本概念、应用领域,到社会影响等方面进行了探讨。人工智能作为一个广泛的领域,涵盖了多个子领域,其中之一便是机器学习。在本篇文章中,我们将更加深入地探讨机器学习的基本原理、常用算法以及评估指标。希...
机器学习系列 | 02:聚类算法指标整理
前言 本文主要介绍聚类算法的一些常见评测指标。 【更多、更及时内容欢迎留意微信公众号: 小窗幽记机器学习 】 假设某一种算法得到聚类结果为: $$ \mathrm{A}=\left[\begin{array}{lllllllll} 1 & 2 & 1 & 1 & 1 ...
机器学习中分类算法指标有哪些?
机器学习中分类算法指标有哪些?
一份非常全面的机器学习分类与回归算法的评估指标汇总
读完机器学习算法常识之后,你已经知道了什么是欠拟合和过拟合、偏差和方差以及贝叶斯误差。在这篇给大家介绍一些机器学习中离线评估模型性能的一些指标。 当我们训练得到了多个模型之后,如何衡量这几个模型的性能呢?也就是说我们需要一个能够衡量模型“好坏”的标准,我们称之为评估指标。在对比不同的模型效果时,使用...
机器学习算法常用指标总结
https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5375175.html
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