前言: 以下是在自己理解的基础上做的总结,介绍了机器学习的定义以及评估算法的几个概念
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2.机器学习分类 把历史数据分为“训练集”和“测试集”用于训练算法
3.关于模型 也就是机器学习算法,从数据中获得一个假设的函数g,使其非常接近目标函数f的效果。 算法(T):根据业务需要和数据特征选择的相关算法, 也就是一个数学公式 模型(E):基于数据和算法构建出来的模型
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4.机器学习的过程
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5.如何评估你得到的算法的好坏?
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image.png 6 AUC 表示ROC的面积 AUC的值越大表达模型越好