2.1 数据集包含500正例和500反例，按照70%的比例划分训练集和验证集，则验证集需要有150个正例、150个反例， 则共有$ \left ( C_{500}^{150} \right )^ ...

【第2章 模型评估与选择】 〖一、知识点归纳〗 一、经验误差与过拟合 【分类】：对是离散值的结果进行预测。 【回归】：对是连续值的结果进行预测。 分类和回归属于监督学习。 【错误率】：分类错误的样本数占样本总数的比例。 eg：m个样本中有 ...

2.1经验误差与过拟合 错误率 = a个样本分类错误/m个样本 精度 = 1 - 错误率 误差：学习器实际预测输出与样本的真是输出之间的差异。 训练误差：即经验误差。学习器在训练集上的误差。 ...

机器学习西瓜书课后习题答案---2、模型评估 一、总结 一句话总结： 理解必然是个【逐步加深】的过程，所以前期可以【最短时间做最高效率】（重点、核心点、视频）的事情 1、【Min-max】 规范化和【z-score】 规范化的优缺点？ 【Min-max】规范化：$$x ...

第二章 模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合 错误率（error rate）：分类错误的样本数占样本总数的比例。 精度（accuracy）：1 - 错误率 误差（error）：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为误差。 训练误差 ...

试答系列：“西瓜书”-周志华《机器学习》习题试答 系列目录 [第01章：绪论] [第02章：模型评估与选择] [第03章：线性模型] [第04章：决策树] [第05章：神经网络] [第06章：支持向量机] 第07章：贝叶斯分类器 第08章：集成学习 第09章：聚类 第10章：降维与度量学习 ...

习题二 一、判断题 瀑布模型的最大优点是将软件开发的各个阶段划分得十分清晰。　　　　（F） 原型化开发方法包括生成原型和实现原型两个步骤。　　　　　　　　　（F） 软件过程改进也是软件工程的范畴。　　　　　　　　　　　　　　　　（T） 在软件开发中采用原型西永策略的主要困难时 ...

习题 3.1 　　试析在什么情况下式 \((3.2)\) 中不必考虑偏置项 \(b\) . 　　书中有提到, 可以把 \(x\) 和 \(b\) 吸收入向量形式 \(\hat{w} = (w;b)\) .此时就不用单独考虑 \(b\) 了. 　　其实还有很多情况不用, 比如说使用 ...