标签：KNN machinefinal 回归 分类 考点 训练样本 模型

回归=值

分类=类

有监督：有标签

无监督：无标签（物类聚，人群分）

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what is machine learning?

任务T,合理性能度量方案P,学习经验E,随着大量优质E（梯度下降），性能提高

（设计系统，学习，参数优化，预测问题）

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class2

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class3

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class4

步骤：

• 加载数据（预处理）
• 分割数据
• 建立模型
• 训练模型
• 验证模型

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class5 线性回归

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class6逻辑回归

逻辑回归:二分类

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class8

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KNN

• 计算测试样本和所有训练样本的距离
• 为测试样本选择k个与其距离最小的训练样本(K不一定是奇数)
• 统计出k个训练样本中大多数样本所属的分类
• 这个分类为分类数据所属的分类

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考点1:学过哪些模型？

	预测房价？ 线性回归
	分类：KNN，决策树，逻辑回归
	（逻辑回归：预测某个类别得1的概率，小于0.5为负，大于0.5为正？）
	（KNN：鸳鸯花分类？）
	
	

考点2：独热编码变成多少？

类别型特征，如：性别（男、女）
sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()

考点3:模型评价指标和模型选择

真正例TP， 假正例FP，真反例TN，假反例FN，
召回率
精确率
FPR

训练集：求参数

测试集：测试模型

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网课1.1线性回归

标签：KNN,machinefinal,回归,分类,考点,训练样本,模型
来源： https://www.cnblogs.com/dreamzone/p/15633029.html

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