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西瓜书学习笔记——原型聚类（含公式推导与实例应用）

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简介：
本笔记深入解析《机器学习》一书中的原型聚类算法，涵盖详细公式推导及具体案例分析，旨在帮助读者理解并掌握该算法的应用。 西瓜书学习笔记：原型聚类（公式推导与举例应用）

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  • 西瓜书学习笔记——原型聚类（含公式推导与实例应用）
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    本资源提供《机器学习西瓜书》第九版的手推笔记，内容详尽并优化排版以方便打印，适合深度学习与研究。 《机器学习》西瓜书的手推笔记可以帮助读者更好地理解和掌握书中内容。通过手写的方式整理知识结构、总结重要概念及算法细节，不仅有助于加深对理论的理解，还能提高实际应用能力。建议在阅读书籍的同时进行相应的实践操作和案例分析，以达到最佳的学习效果。
     
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    本资料为《机器学习》（周志华著）绪论部分的学习笔记，概括了机器学习的基本概念、发展历程及核心问题，适合初学者入门参考。 这是我学习《机器学习》西瓜书的思维导图笔记，仅展示了绪论部分的内容。思维导图更加清晰明了，但由于博客上无法直接显示图片，所以我将它作为资源上传了。
     
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    本文章深入解析一元线性回归模型，涵盖原理、公式推导及实际案例分析，旨在帮助读者理解并掌握该统计学工具的应用技巧。 工人工作年限与对应薪水的数据集。
     
  • 学习笔记：《机器学习》西瓜书第四章决策树与代码详解
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    本学习笔记详细解析了《机器学习》西瓜书中第四章关于决策树的内容，并附有相关代码示例，适合初学者深入理解决策树算法。 本章主要介绍决策树算法的详细内容，涵盖以下核心要点： 1. 划分选择：在构建决策树的过程中，挑选最优属性进行划分至关重要。这涉及到如何评估样本集合的纯度以及依据不同属性对数据集进行分割的方法。 - 信息熵：用于衡量一个分类中不确定性的指标 - 信息增益：通过某个特征来分裂数据时所带来的不确定性减少量 - 属性偏好问题：使用信息增益作为标准可能导致倾向于选择具有较多值的属性 - 增益率：是基于某属性的信息增益与其固有纯度之比的一个标准化衡量指标 - 基尼指数：表示从该集合中随机选取两个样本，它们类别不同的概率 2. 修剪策略：为了防止决策树模型出现过拟合现象，剪枝技术被广泛应用。主要分为预剪枝和后剪枝两种方法。 - 预先修剪（前向修剪）：在构建过程中提前判断节点是否应该继续分裂 - 后期修剪（反向修剪）：生成完整的树之后再从底部开始向上检查并移除不必要的分支 3. 处理连续值与缺失数据：探讨了如何应对决策树算法中遇到的连续型变量和不完整记录。对于数值属性，可以采用二分法将其转换为离散形式。 这些内容提供了对决策树机制全面而深入的理解，包括其理论基础、计算技巧及其在实际场景中的应用价值。
     
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