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规则学习 原理 《机器学习》周志华 15.1 基本概念 机器学习中的“规则”(rule)通常是指语义明确、能描述数据分布所隐含的客观规律或领域概念、可写成“若……,则……”形...
半监督学习 原理 《机器学习》周志华 13.1 未标记样本 形式化地看,我们有训练样本集 Dl,这 l 个样本的类别标记已知,称为“有标记”(labeled)样本;此外,还有...
特征选择与稀疏学习 原理 《机器学习》周志华 11.1 子集搜索与评价 对一个学习任务来说,给定属性集,其中有些属性可能很关键、很有用,另一些属性则可能没什么用。我们将属性称...
降维与度量学习 原理 《机器学习》周志华 10.1 k近邻学习 k近邻(k-Nearest Neighbor, kNN)学习是一种常用的监督学习方法,其工作机制非常简单:给定...
聚类 原理 《机器学习》周志华 9.1 聚类任务 在“无监督学习”(unsupervised learning)中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学...
集成学习 原理 《机器学习》周志华 8.1 个体与集成 集成学习(ensemble learning) 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,有时也被称为多分类器系统(mu...
支持向量机 原理 《机器学习》周志华 6.1 间隔与支持向量 给定训练样本集 D,分类学习最基本的想法就是基于训练集 D 在样本空间中找到一个划分超平面,将不同类别的样本分开...
文档 目的:为了使数据集便于分析,使其结构化 洁净数据的定义: 数据结构 行列结构 数据语义 每个数据属于一个变量和一个观测 给定一个数据集,很容易分辨什么是变量什么是观测,...
这本书谈了什么? 本书是关于查理·芒格的汇编,收集了有关他的学习方法,决策过程,投资策略,以及他的演讲和“名言”等等诸多材料。 查理·芒格的处世哲学 这本书的架构如何? 本书...