2.1 數據集包含500正例和500反例，按照70%的比例划分訓練集和驗證集，則驗證集需要有150個正例、150個反例， 則共有$ \left ( C_{500}^{150} \right )^ ...

【第2章 模型評估與選擇】 〖一、知識點歸納〗 一、經驗誤差與過擬合 【分類】：對是離散值的結果進行預測。 【回歸】：對是連續值的結果進行預測。 分類和回歸屬於監督學習。 【錯誤率】：分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例。 eg：m個樣本中有 ...

2.1經驗誤差與過擬合 錯誤率 = a個樣本分類錯誤/m個樣本 精度 = 1 - 錯誤率 誤差：學習器實際預測輸出與樣本的真是輸出之間的差異。 訓練誤差：即經驗誤差。學習器在訓練集上的誤差。 ...

機器學習西瓜書課后習題答案---2、模型評估 一、總結 一句話總結： 理解必然是個【逐步加深】的過程，所以前期可以【最短時間做最高效率】（重點、核心點、視頻）的事情 1、【Min-max】 規范化和【z-score】 規范化的優缺點？ 【Min-max】規范化：$$x ...

第二章 模型評估與選擇 2.1 經驗誤差與過擬合 錯誤率（error rate）：分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例。 精度（accuracy）：1 - 錯誤率 誤差（error）：學習器的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差異稱為誤差。 訓練誤差 ...

試答系列：“西瓜書”-周志華《機器學習》習題試答 系列目錄 [第01章：緒論] [第02章：模型評估與選擇] [第03章：線性模型] [第04章：決策樹] [第05章：神經網絡] [第06章：支持向量機] 第07章：貝葉斯分類器 第08章：集成學習 第09章：聚類 第10章：降維與度量學習 ...

習題二 一、判斷題 瀑布模型的最大優點是將軟件開發的各個階段划分得十分清晰。　　　　（F） 原型化開發方法包括生成原型和實現原型兩個步驟。　　　　　　　　　（F） 軟件過程改進也是軟件工程的范疇。　　　　　　　　　　　　　　　　（T） 在軟件開發中采用原型西永策略的主要困難時 ...

習題 3.1 　　試析在什么情況下式 \((3.2)\) 中不必考慮偏置項 \(b\) . 　　書中有提到, 可以把 \(x\) 和 \(b\) 吸收入向量形式 \(\hat{w} = (w;b)\) .此時就不用單獨考慮 \(b\) 了. 　　其實還有很多情況不用, 比如說使用 ...