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关于机器学习第二章练习的信息

今天给大家分享机器学习第二章练习，其中也会对的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

下图是一个示例，图***有20个测试样本，“Class”一栏表示每个测试样本真正的标签（p表示正样本，n表示负样本），“Score”表示每个测试样本属于正样本的概率。

Micro：把所有类汇总在一起计算出最终recall值，其计算公式如下：在使用Micro参数时，其recall_score = （16+13+11）/（16+13+11+5） = 0.89。

（图片来源网络，侵删）

但AUC计算很麻烦，有人用简单的F-score来代替。F-score计算方法很简单：F-score=（2*precision*recall）/（precision+recall）即使不是算数平均，也不是几何平均。可以理解为几何平均的平方除以算术平均。

计算F1-Score：计算精确率均值AP：计算混淆矩阵：绘制P-R曲线，并且计算AUC：绘制ROC曲线并且计算AUC：无论离线评估如何仿真线上环境，终究无法完全还原线上的所有变量。

其给出针对每个实例为正类的概率，那么通过设定一个阈值如0.6，概率大于等于0.6的为正类，小于0.6的为负类。对应的就可以算出一组（FPR，TPR），在平面中得到对应坐标点。

（图片来源网络，侵删）

内容简介：机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。

https：//pan.baidu.com/s/1QjT1MeCBa_IWEAqQrps9dQ 提取码：1234 《机器学习》是由周志华编写、清华大学出版社于2016年出版的教材。

https：//pan.baidu.com/s/1T5s7vMSSeAgYtDKuPjTS1w？pwd=1234 提取码：1234 作者：rosemary 类型：穿越时空竞技进度：已完成简介：“我学习一切，有关人类的一切，在这个时空里，扮演着人类的角色。

预处理转型特征工程因为你将使用开箱即用的模型，你将有机会专注于磨练这些关键步骤。查看sk learn（Python）或caret（R）文档页面以获取说明。你应该练习回归、分类和聚类算法。

所以混合后H离子的物质的量浓度是0.01，那么PH就约等于2 （4）PH=3，利用经验规律一口气就能答出来。

养鱼的水调节PH值主要有四种方法：自然缓释控制法、化学控制法、水质软化控制法和生物物质控制法。自然缓释控制法。就是在水中投放一些能缓慢释放酸碱元素的物质。

加入20克无水碳酸钠为饱和溶液，则845g 无水碳酸钠溶于2155***也是饱和溶液。

一般在5-5之间。0是最稳当。有的鱼喜酸，有的鱼喜碱性，一般鱼缸水应中性为正常。

解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；随机误差项服从正态分布。

线性回归方程公式：b=（x1y1+x2y2+...xnyn-nXY）/（x1+x2+...xn-nX）。线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一，应用十分广泛。

线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。

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