机器学习——数学建模应用
概念：数据有输入变量x和输出变量y，找到输入变量和输出变量的关系 Y=F(X)不一定是函数，只代表输入到输出的一种关系机器学习分类：监督学习、无监督学习、强化学习监督学习分类：分类问题和回归问题分类：输出变量为有限个离散值（判断好坏/判断种类）回归：输出变量为连续性变量（预测房价/预测产量）MATLAB中（分类学习器和回归学习器）无监督学习：数据全部作为输入变量，没有输出变量，希望得到数据中蕴含的
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概念：数据有输入变量x和输出变量y，找到输入变量和输出变量的关系 Y=F(X)
不一定是函数，只代表输入到输出的一种关系
机器学习分类：监督学习、无监督学习、强化学习
监督学习分类：分类问题和回归问题
分类：输出变量为有限个离散值（判断好坏/判断种类）
回归：输出变量为连续性变量（预测房价/预测产量）
MATLAB中（分类学习器和回归学习器）
无监督学习：数据全部作为输入变量，没有输出变量，希望得到数据中蕴含的某种规律
分类：聚类和降维
回归问题的衡量指标
分类问题的衡量指标
混淆矩阵
查全率和查准率是负相关的关系
ROC曲线，靠近左上角的效果更好
若两条ROC曲线发生了交叉，很难证明谁优谁劣，因此引入AUC
AUC：ROC曲线与下方坐标轴围成的面积，【0,1】
AUC越大，模型分类效果越好；AUC<0.5，模型不可用；AUC>0.85表现较好
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