机器学习 - 监督学习/非监督学习 知识点提纲
2022-10-14 10:13:15 0 举报AI智能生成
机器学习 - 监督学习/非监督学习 知识点提纲
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算法
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验证数据
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分层K折
K折交叉验证
交叉验证
梯度下降法
随机梯度下降法
批量梯度下降法
模型训练和优化
过拟合
欠拟合
偏差
方差
拟合
TP / 全
查准率
TP+TN / 全
查全率（Recall）
准确率
F1
ROC/AUC
分类
均方差MSE
R平方
调整R平方
回归
模型评估
特征提取
不需要的特征
明显重复的特征（总收入/总销量）
特征选择
对数
平方根/立方根
分箱/离散化
均值/方差标准化
最小最大缩放
最大绝对值缩放
稳健缩放
归一化
缩放
防止维度灾难
独热编码
类别数字化（考虑数字大小）
创建与转换
定义算法/模型
定义优化器
定义数据
类型
随机
贝叶斯
自动化调整
超参数
特征工程
模型部署
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