大数据开发之机器学习总结（二）
大数据开发之机器学习总结（二）
1. 精确率和召回率
- 监督学习中，如何评估一个模型的效果，这时候就需要相办法做指标评估。
- 监督学习中，针对分类场景，一般是分类准确率，定义为分类器对测试集正确分类的样本数与总样本数之比
- 对于二类分类问题，常用指标就是精确率和召回率，这时候按照真实数据所属类比与模型预测结果组合划分，有如下
2. 回归问题
- 监督学习中，回归就是基于已有数据，找出输入和输出之间规律，然后根据输入的数据，得出预测的结果数据。
- 有点类似新建一个函数，来贴合现有的函数。这叫做拟合
- 回归问题分类，有多种标准
按照输入变量个数划分，一元回归，对元回归
按照模型类型，线性回归和非线性回归
- 回归学习的损失函数
平方损失函数，当选择平方损失函数作为损失函数，回归问题的参数求解可以使用最小二乘法求解
3. 模型求解算法
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梯度下降算法
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牛顿法和拟牛顿法