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本课程将会讲解机器学习相关算法,包括监督学习,无监督学习,集成算法等。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握有监督学习,包括线性回归,逻辑回归,KNN,朴素贝叶斯,SVM,决策树等算法的基础知识及应用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基础知识及应用。 3、掌握无监督学习包括聚类算法的基础知识及应用。来自:百科
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ROC 曲线 ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR (真正例率,纵坐标)与 FPR(假正例率,横坐标),ROC曲线越接近左上角,该分类器的性能越好。 敏感度分析 不同特征范围下的准确率 将图片根据特征值,如亮度、模糊度等划分为几个部分,分别测试几个部分的精度然后绘图。 特征分布来自:百科
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