机器学习的入门，我们需要的一些基本概念： 机器学习的定义 M.Mitchell《机器学习》中的定义是： 算法分类 两张图片很好的总结了（机器学习）的算法分类： SKLearn算法选择 评估指标 分类（Classification）算法指标 ...

聚类(Clustering)-----物以类聚，人以群分。 1.Finding groups of objects Objects similar to each other are in the same group Objects are different from those ...

1. 回归(Regression)算法指标 Mean Absolute Error 平均绝对误差 Mean Squared Error 均方误差 Root Mean Squared Error：均方根误差 Coefficient of determination 决定系数 ...

本文对机器学习模型评估指标进行了完整总结。机器学习的数据集一般被划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集则用于评估模型。针对不同的机器学习问题（分类、排序、回归、序列预测等），评估指标决定了我们如何衡量模型的好坏 一、Accuracy 准确率是最简单的评价指标，公式 ...

在使用机器学习算法过程中，针对不同的问题需要不用的模型评估标准，这里统一汇总。主要以两大类分类与回归分别阐述。 一、分类问题 1、混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真实类别 ...

常用机器学习算法包括分类、回归、聚类等几大类型，以下针对不同模型总结其评估指标 一、分类模型 常见的分类模型包括：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络等，模型评估指标包括以下几种： （1）二分类问题 　　（a）混淆矩阵 　　　　准确率A：预测正确个数占总数的比例 ...

参考：https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9431807.html 在使用机器学习算法过程中，针对不同的问题需要不用的模型评估标准，这里统一汇总。主要以两大类分类与回归分别阐述。 一、分类问题 1、混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中 ...

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36305931 1、回归（Regression）算法指标 Mean Absolute Error 平均绝对误差 Mean Squared Error 均方误差 ...