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机器学习 #决策树#数据挖掘#预测#统计学

机器学习入门：6. 分类：基于规则的分类

介绍基于规则的分类思想、规则评估与冲突处理，以及规则生成与 FOIL 信息增益方法。

Sehlani 发布于 2025-10-08
机器学习 #预测#统计学#数据挖掘#贝叶斯

机器学习入门：5. 分类：贝叶斯方法

概述贝叶斯决策与 MAP，先验 / 似然 / 后验的更新规则，朴素贝叶斯的条件独立与平滑处理，以及贝叶斯网络在相关特征下的建模与局限。

Sehlani 发布于 2025-10-06
机器学习 #决策树#基尼指数#统计学#数据挖掘#预测

机器学习入门：4. 对模型的评估

涵盖分类误差与泛化、训练误差对比，解析欠拟合 / 过拟合原因、复杂度惩罚与剪枝策略，以及模型评估与交叉验证要点。

Sehlani 发布于 2025-10-06
机器学习 #数据挖掘#数据处理#统计学#决策树#基尼指数

机器学习入门：3. 基础的概念和处理方法

本文系统介绍了机器学习的五大框架：监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习及其他类型，并详细讲解了决策树等具体训练方法及其评估指标。

Sehlani 发布于 2025-10-05
机器学习 #数据挖掘#数据处理#统计学

机器学习入门：2. 数据挖掘基础

本文介绍了数据挖掘的基础概念, 包括数据质量、相似度与距离度量、数据预处理方法以及信息论度量。内容涵盖余弦相似度、Jaccard 系数、皮尔逊相关系数、欧氏距离、马氏距离等多种算法, 并解释了熵和互信息在数据挖掘中的应用。

Sehlani 发布于 2025-10-03
统计 #数据处理#数据挖掘#统计学

机器学习入门：1. 数据属性与类型详解

本文详细介绍了数据科学中的基本概念，包括对象、属性、属性值的类型（名义型、有序型、区间型、比例型）、离散与连续属性值、属性值的对称性以及数据集的类型（记录型、图数据、有序数据）。

Sehlani 发布于 2025-10-02