机器学习测试笔记（9）——数据分析
1数据分析步骤
2数据分析方法
3数据分析工具
4机器学习分类
- 监督学习：有标签
- 无监督学习：没标签
5 数据分析库
6训练方式与预测方式
7机器学习三要素
7.1模型
7.2策略
7.2.1目标函数
目标函数：f(x)
7.2.2损失函数
目标函数：f(x)
Y：真实值
L(Y,f(x)]) =(Y-f(x))2
损失函数值越小，效果越好
7.2.3欠拟合、过拟合
训练数据集上 | 测试数据集上 | 拟合 | 原因 |
|---|---|---|---|
不好 | 不好 | 欠拟合 | 训练不佳 |
好 | 不好 | 过拟合 | 训练过度 |
好 | 好 | 正拟合 | 训练适中 |
7.3 算法
即f(x)
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