Udacity_机器学习

有多条线可以降低绝对误差，但只有一条线可以降低平方误差和

Sum of Squared Errors (SSE)

 

监督学习

决策树（ID3算法、信息熵[父节点的信息熵=1]、信息增益）

计算信息熵

分类和回归

 

 

准确率的缺陷：

对于偏斜类（有很多样本点，但属于该类别的数目特别少）

绝不错杀一个

宁可天下人负我（试图找出所有相关人员）

 

模型可能出现的误差来自两个主要来源：

因模型无法表示基本数据的复杂度而造成的偏差

因模型对训练它所用的有限数据过度敏感而造成的方差

 

数据预处理五步走：

1. 数据摘要 通过变量的特征快速了解数据结构 如变量的类型，非空值数量 简单统计量（均值、方差...）等
2. 清洗变量 目的（保留尽量多的有效信息）类别变量-->数值变量，删掉冗余信息，填充NA等
3. 拆分训练集合验证集  目的（为训练模型和交叉验证做准备）
4. 训练模型 
5. 预测结果

交叉验证 主要是想通过模型的差异来抵消一部分模型本身的系统性误差，减小过拟合，增加总体稳健性