介绍什么是机器学习？“A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance a ...

- underfit overfit KDE is non-parametric like KNNusually no equation(complexity) 最性感的方法 if k= n , the system = 0, uselesshigher k, higher complexity

Density estimation没有目标估计 最简单的是： 直方图 KDE 核密度分析来估计未知的密度函数，属於非参数检验方法之一直方图的最大的一个问题是，组距和组数的选择对最终可视化的结果可能会产生负面的效果。现在我们看一下上图右上角。图中可以看到对于相同的数据，当采用适当的组距和组数时，左右 ...

model2 is better, cover more data binomial model p(1-p)standard errorcomuputing lower confidence level Exampleentropy越低越好， 代表信息的集中性 increase inform ...

第五章 预处理数据及减少范围内容 完美数据-让我们现实生活中的数据趋于完美（消化missing数据） 基本特征选择算法 用PCA减少特征（Principal Components Analysis) 用MDS映射数据（Multi-Dimensional Scaling) 简单看一下处理文字数据 从 ...

Getting a job?how to measure the strength of tie（quality of connection)? frequency amount of time emotional intensity intimacy(mutual confiding) who ...

Google Trends例子 Metadata 给之后的人管理使用 hardest part- how to design a database Retail Case Study如何设计促销？步骤： Business process商业-》 Sales Grain of business pr ...

成本导向的分类(Cost Aware Analysis)模型选择的标准 普遍性 VS 准确性 效用（这一章的重点）error and cost based method 显著性 复杂度 VS 准确性 混淆矩阵（Confusion Matrix）适用于监督学习 判断的标准 模型选择的艺术最大化预测准 ...

分类（Classification）模型简介输出： symbolic输入： numeric, symbolic ,mixed适用范围： 医院诊断病情我们想知道 “？” 到底是红笑脸还是蓝星星 方法一 贝叶斯分类（Bayes’ classifiers）从中心出发，多少sigma范围内属于一类 方法二 ...

RC1改变Rstudio格局 Tools->Global Options->Pane Layout 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546#定义变量x < ...