机器学习期末练习题

目录

    • KNN
    • 决策树
    • 朴素贝叶斯
    • SVM
    • adaboost
    • 梯度下降法
    • Kmeans
    • Apriori
    • SVD
    • 重要的评估指标(注意F1 score)
    • 机器学习算法总结
      • 过拟合和欠拟合产生的原因:
      • 解决欠拟合(高偏差)的方法
      • 解决过拟合(高方差)的方法:

KNN

机器学习期末练习题_第1张图片
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决策树

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朴素贝叶斯

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SVM

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adaboost

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这个题的答案给的有问题,推荐看完这个解析

41、AdaBoost算法原理的举例推演

梯度下降法

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Kmeans

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Apriori

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SVD

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重要的评估指标(注意F1 score)

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机器学习算法总结

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过拟合和欠拟合产生的原因:

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解决欠拟合(高偏差)的方法

在这里插入图片描述
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解决过拟合(高方差)的方法:

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机器学习期末练习题_第31张图片

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