1.什麼是過擬合？什麼是欠擬合？怎麼樣去診斷演算法是否是過擬合或欠擬合？
過擬合：訓練誤差很小，驗證誤差較大。高方差，
欠擬合：訓練誤差和驗證誤差都很大。高偏差，
診斷演算法：繪製這個模型的學習曲線
2.模型的擬合成本是什麼意思？它和模型的準確性有什麼關係？
擬合成本：衡量模型與訓練樣本符合程度的指標
關係：成本函式值越小，模型準確性越高
3.我們有哪些指標來評價乙個模型的好壞？
回歸模型：
1）sse 誤差平方和
sse數值大小本身沒有意義，隨著樣本增加，sse必然增加，也就是說，不同的資料集的情況下，sse比較沒有意義
2）r-square決定係數
3）adjusted r-square (校正決定係數）
分類模型
1）混淆矩陣（confusion matrix）
真實情況
**結果
正例 反例
正例tp（真正例）
fn（假反例）
反例fp（假正例）
tn（真反例）
查準率（精準率）：precision = tp / (tp+fp)；
查全率（召回率）：recall = tp / (tp+fn)；
正確率（準確率）：accuracy = (tp+tn) / (tp+fp+tn+fn)
2）pr曲線
3）roc曲線和auc
4.為什麼需要交叉驗證資料集？
用來驗證引數
5.什麼是學習曲線？為什麼要畫學習曲線？
學習曲線：以jtrian(θ）和jcv(θ）作為縱座標，畫出與訓練資料集m的大小關係。
目的：直觀的觀察到模型的準確性與訓練集大小的關係
6.開啟ch03.02.ipynb,執行直觀示例**。
8.為什麼需要查準率和召回率來評估模型的好壞？查準率和召回率適合那些領域？
有些問題先驗概率太低。
scikit learn機器學習簡介
目錄 機器學習 問題設定 載入示例資料集 學習和 模型永續性 約定拓展知識鏈結 在本節中，我們介紹整個scikit learn中使用的機器學習詞彙，並給出了乙個簡單的學習示例。機器學習 問題設定 通常，學習問題會考慮一組n個資料樣本，然後嘗試 未知資料的屬性。如果每個樣本都大於乙個數字，例如是多維條...
機器學習及scikit learn
1.機器學習基本步驟 1 定義一系列函式 2 定義函式的優劣 3 選擇最優函式 2.什麼是scikit learn？1 面向python的免費機器學習庫 2 包含分類 回歸 聚類演算法，比如 svm 隨機森林 k means等 3 包含降維 模型選擇 預處理等演算法 4 支援numpy和scipy資...
機器學習 scikit learn（1）
1.通過樣本來 未知的資料 通過學習資料集的特徵 訓練集 training set 來應用到新的資料上。2.監督學習 分類 樣本屬於多於兩個類，我們想要從已經標記過的資料來 未標記資料的類 digits 回歸 如果想要的輸出包括多餘乙個連續的變數 無監督 訓練集包括一系列的向量x而沒有相對應的y 目...