zqx1473的博客

tips：标题前有“***”的内容为补充内容，是给好奇心重的宝宝看的，可自行跳过。文章内容被“文章内容”删除线标记的，也可以自行跳过。！！”一般需要特别注意或者容易出错的地方。本系列文章是作者边学习边总结的，内容有不对的地方还请多多指正，同时本系列文章会不断完善，每篇文章不定时会有修改。由于作者时间不算富裕，有些内容的《算法实现》部分暂未完善，以后有时间再来补充。见谅！文中为方便理解，会将接口在用到的时候才导入，实际中应在文件开始统一导入。

tips：标题前有“***”的内容为补充内容，是给好奇心重的宝宝看的，可自行跳过。文章内容被“文章内容”删除线标记的，也可以自行跳过。！！”一般需要特别注意或者容易出错的地方。本系列文章是作者边学习边总结的，内容有不对的地方还请多多指正，同时本系列文章会不断完善，每篇文章不定时会有修改。由于作者时间不算富裕，有些内容的《算法实现》部分暂未完善，以后有时间再来补充。见谅！文中为方便理解，会将接口在用到的时候才导入，实际中应在文件开始统一导入。

tips：标题前有“***”的内容为补充内容，是给好奇心重的宝宝看的，可自行跳过。文章内容被“文章内容”删除线标记的，也可以自行跳过。！！”一般需要特别注意或者容易出错的地方。本系列文章是作者边学习边总结的，内容有不对的地方还请多多指正，同时本系列文章会不断完善，每篇文章不定时会有修改。由于作者时间不算富裕，有些内容的《算法实现》部分暂未完善，以后有时间再来补充。见谅！文中为方便理解，会将接口在用到的时候才导入，实际中应在文件开始统一导入。

tips：标题前有“***”的内容为补充内容，是给好奇心重的宝宝看的，可自行跳过。文章内容被“文章内容”删除线标记的，也可以自行跳过。！！”一般需要特别注意或者容易出错的地方。本系列文章是作者边学习边总结的，内容有不对的地方还请多多指正，同时本系列文章会不断完善，每篇文章不定时会有修改。由于作者时间不算富裕，有些内容的《算法实现》部分暂未完善，以后有时间再来补充。见谅！文中为方便理解，会将接口在用到的时候才导入，实际中应在文件开始统一导入。三、**算法实现。

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tips：标题前有“***”的内容为补充内容，是给好奇心重的宝宝看的，可自行跳过。文章内容被“文章内容”删除线标记的，也可以自行跳过。！！”一般需要特别注意或者容易出错的地方。本系列文章是作者边学习边总结的，内容有不对的地方还请多多指正，同时本系列文章会不断完善，每篇文章不定时会有修改。由于作者时间不算富裕，有些内容的《算法实现》部分暂未完善，以后有时间再来补充。见谅！文中为方便理解，会将接口在用到的时候才导入，实际中应在文件开始统一导入。

tips：标题前有“***”的内容为补充内容，是给好奇心重的宝宝看的，可自行跳过。文章内容被“文章内容”删除线标记的，也可以自行跳过。！！”一般需要特别注意或者容易出错的地方。本系列文章是作者边学习边总结的，内容有不对的地方还请多多指正，同时本系列文章会不断完善，每篇文章不定时会有修改。由于作者时间不算富裕，有些内容的《算法实现》部分暂未完善，以后有时间再来补充。见谅！文中为方便理解，会将接口在用到的时候才导入，实际中应在文件开始统一导入。三、**算法实现。

tips：标题前有“***”的内容为补充内容，是给好奇心重的宝宝看的，可自行跳过。文章内容被“文章内容”删除线标记的，也可以自行跳过。！！”一般需要特别注意或者容易出错的地方。本系列文章是作者边学习边总结的，内容有不对的地方还请多多指正，同时本系列文章会不断完善，每篇文章不定时会有修改。由于作者时间不算富裕，有些内容的《算法实现》部分暂未完善，以后有时间再来补充。见谅！文中为方便理解，会将接口在用到的时候才导入，实际中应在文件开始统一导入。支持向量机（SVM，

tips：标题前有“***”的内容为补充内容，是给好奇心重的宝宝看的，可自行跳过。文章内容被“文章内容”删除线标记的，也可以自行跳过。！！”一般需要特别注意或者容易出错的地方。本系列文章是作者边学习边总结的，内容有不对的地方还请多多指正，同时本系列文章会不断完善，每篇文章不定时会有修改。由于作者时间不算富裕，有些内容的《算法实现》部分暂未完善，以后有时间再来补充。见谅！文中为方便理解，会将接口在用到的时候才导入，实际中应在文件开始统一导入。逻辑回归=线性回归+sigmoid函数。

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tips：标题前有“***”的内容为补充内容，是给好奇心重的宝宝看的，可自行跳过。文章内容被“文章内容”删除线标记的，也可以自行跳过。！！”一般需要特别注意或者容易出错的地方。本系列文章是作者边学习边总结的，内容有不对的地方还请多多指正，同时本系列文章会不断完善，每篇文章不定时会有修改。朴素贝叶斯是一种分类算法，经常被用于文本分类，它的输出结果是某个样本属于某个类别的概率。朴素：之所以朴素，就在于假定了特征与特征相互独立。（这样有些概率才有可计算性）贝叶斯：数学中的贝叶斯公式。

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tips：这里只是 总结 ，不是教程哈。“***”开头的是给好奇心重的宝宝看的，其实不太重要可以跳过。此处以下所有内容均为暂定，因为我还没找到一个好的，让小白（我自己）也能容易理解（更系统、嗯应该是宏观）的讲解顺序与方式。第一文主要简述了一下机器学习大致有哪些东西（当然远远不止这些），对大体框架有了一定了解。

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三、模型评估指标衡量模型泛化能力的评价标准就是性能度量（模型评估指标、模型评价标准），而针对不同的任务有不同的评价指标。按照数据集的目标值不同，可以把模型评估分为分类模型评估、回归模型评估和聚类模型评估。1、分类模型评估指标错误率与精度（准确率）、混淆矩阵、查准率（精确率）、查全率（召回率）与F1值（F1_score）、PR曲线、ROC与AUC1.1、错误率与精度概述里面就说过了，这是分类任务中最常用的两种性能度量。错误率（error rate）：分类错误的样本数/样本总数（

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tips：这里只是 总结 ，不是教程哈。本章开始会用到numpy，pandas以及matplotlib，这些就不在这讲了哈。“***”开头的是给好奇心重的宝宝看的，其实不太重要可以跳过。此处以下所有内容均为暂定，因为我还没找到一个好的，让小白（我自己）也能容易理解（更系统、嗯应该是宏观）的讲解顺序与方式。第一文主要简述了一下机器学习大致有哪些东西（当然远远不止这些），对大体框架有了一定了解。

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tips：这里只是 总结 ，不是教程哈。以下内容仅为暂定，因为我还没找到一个好的，让小白（我自己）也能容易理解（更系统）的讲解顺序！咱们根据机器学习的流程来吧咱们要进行机器学习首先需要数据，以及对数据进行预处理。数据获取：获取数据途径多种多样。数据清洗：有无缺失值，有无异常数据等。数据拆分：机器学习的数据集划分一般分为两个部分：训练数据：用于训练，构建模型。一般占70%-80%（数据量越大，取得比例最好越大）测试数据：用于模型评估，检验模型是否有效。一般占20%-30%

tips：这里只是 总结 ，不是教程哈。标题前面加“***”的可自行跳过。文章内容被“文章内容”删除线标记的，也可以自行跳过。机器学习（）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。-- 百度百科人工智能（AL）机器学习（ML）机器学习是人工智能的一个子领域，是人工智能的核心。

目录及序言