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机器学习系列完结撒花(*^▽^*)

考试计算都是换个数字的事，都很简单，最后一门口考试加油！

一.简单线性回归

带入公式算即可

其中x表示特征值，w表示权重，b表示偏置，y表示标签

二.查准率，查全率

记清公式，分清TN FP FN TP

对应为：

TN FP

FN TP

三. 梯度下降算法

四．损失函数

五．构建card决策树

利用基尼指数进行划分选择，分类树选择基尼指数最小，回归树选择平方误差最小。

例如本题就是研究4个属性对于有无贷款得影响。

年龄A1的基尼指数：

有工作A2有房子A3的基尼指数

信贷A4的基尼指数

发现A3最小，取A3为根，分成两个叶节点

再在没自己房子的样本进行A1，A2，A4的比较

重新计算基尼指数：

有工作A2基尼指数为0，作为第二个最优切分点。

3,13,14均可贷款，本题结束。

六．BP神经网络计算输出值