机器学习期末练习题
目录
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- 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
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- 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
决策树
朴素贝叶斯
SVM
adaboost
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
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：
