1 绪论

分类和回归
- 分类：预测的是离散值，classification
- 回归：预测的是连续值，regression
奥卡姆剃刀：若有多个假设与观察一致，则选择简单的那个

2 模型评估和选择

评估方法
- 留出法：train和test做split，尽量保证二者数据分布一致
- 交叉验证：cross-validation. 分为K组train和test，从而进行k此训练和测试，从而尽量利用所有数据
- 自助法：
性能度量
- accuracy：分类正确的样本占总样本个数，不区分正负样本
- precision：只考虑正样本，正确分类的正样本占分出的正样本总数
- recall：只考虑正样本，正确分类的正样本占实际的正样本总数
- F1: 为了平衡P（precision）和R（recall），如下
- Fβ: 使用F1时，P和R同等重要。但在实际问题中，P和R需要侧重某一个。如搜索引擎，更关注recall。
  
  当β=1时，Fβ即为F1</

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《周志华机器学习》简要

1 绪论

2 模型评估和选择

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