1.学习目标
2.重要知识点
3.拓展练习题
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学习目标
- 理解机器学习的定义
- 理解特征
- 理解数据集分割和交叉验证
- 理解监督学习和无监督学习
重要知识点
-
理解机器学习的定义
E: experience, 比如训练集
T: task, 比如分类任务
P: performance measure 测量标准
-
理解特征
数字型 numeric
类别型 categorical
-
理解数据集划分(Data Splitting)和交叉验证(Cross Validation)
训练集/验证集/测试集
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理解监督学习和无监督学习
监督学习、无监督学习、半监督学习