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  • 机器学习强基计划0-3:数据集核心知识串讲,构造方法解析


    目录

    • 0 写在前面
    • 1 数据集是什么?
    • 2 真相与泛化性
    • 3 数据集的分类
    • 4 数据集的构造方法
      • 4.1 留出法
      • 4.2 k k k折交叉验证
      • 4.3 自助法

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    机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/FRIGIDWINTER/article/details/125894282
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