From d789d4baf844614ae9619cfd549d1250f775b0fc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: aolingwen <747620155@qq.com> Date: Wed, 10 Jul 2019 14:31:12 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E5=AE=9A=E7=A8=BF?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- algorithm.md | 19 +++++++++++++++++-- metrics.md | 11 +++++++++-- recommand.md | 1 + 3 files changed, 27 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/algorithm.md b/algorithm.md index 80373d8..0742922 100644 --- a/algorithm.md +++ b/algorithm.md @@ -15,8 +15,23 @@ - AGNES -本章的所有实训已在`educoder`平台上提供,若感兴趣可以输入链接进行体验:https://www.educoder.net/paths/194 -也通过扫码查看整套课程。 +关于本章的实验与涉及的案例均可以在平台进行体验,名称与链接如下: + +| 名称 | 链接 | +|------|------| +|《机器学习》---线性回归|https://www.educoder.net/shixuns/4awq25iv/challenges| +|《机器学习》---逻辑回归|https://www.educoder.net/shixuns/tw9up75v/challenges| +|《机器学习》---多分类学习|https://www.educoder.net/shixuns/bfyloih4/challenges| +|《机器学习》---kNN算法|https://www.educoder.net/shixuns/aw9bxy75/challenges| +|《机器学习》---决策树|https://www.educoder.net/shixuns/hl7wacq5/challenges| +|《机器学习》---随机森林|https://www.educoder.net/shixuns/ya8h7utx/challenges| +|《机器学习》---朴素贝叶斯分类器|https://www.educoder.net/shixuns/uyl5pk2q/challenges| +|《机器学习》---支持向量机|https://www.educoder.net/shixuns/b6yi97f2/challenges| +|《机器学习》---随机森林|https://www.educoder.net/shixuns/ya8h7utx/challenges| +|《机器学习》---k-means|https://www.educoder.net/shixuns/k6fp4saq/challenges| +|《机器学习》---AGNES|https://www.educoder.net/shixuns/qy9gozt8/challenges| + +也可通过扫码查看整套课程,二维码如下:
\ No newline at end of file diff --git a/metrics.md b/metrics.md index 71ed392..8fe340a 100644 --- a/metrics.md +++ b/metrics.md @@ -1,4 +1,4 @@ -当模型训练好之后,我们需要有指标来量化我们的模型的性能好不好。而且模型的性能不单单只有一个维度,所以模型的好坏通常会用多个指标来进行衡量。例如,现在想要衡量一个分类模型的性能,您可能第一时间会想到用准确率来衡量模型的好坏,但是准确率高并不一定就代表模型的性能高,因此可能会需要使用如`f1 score`、`AUC`等指标来衡量。所以在什么情况下使用什么样的性能评估指标,每个指标的数值的含义时什么,是我们在评估模型性能时必须要学会的知识。 +当模型训练好之后,我们需要有指标来量化我们的模型的性能好不好。而且模型的性能不单单只有一个维度,所以模型的好坏通常会用多个指标来进行衡量。例如,现在想要衡量一个分类模型的性能,您可能第一时间会想到用准确率来衡量模型的好坏,但是准确率高并不一定就代表模型的性能高,因此可能会需要使用如`F1 Score`、`AUC`等指标来衡量。所以在什么情况下使用什么样的性能评估指标,每个指标的数值的含义时什么,是我们在评估模型性能时必须要学会的知识。 本章主要涉及的知识点有: @@ -7,6 +7,13 @@ - 常用回归性能评估指标 - 常用聚类性能评估指标 -本章的所有实训已在`educoder`平台上提供,若您感兴趣可以通过扫码查看整套课程。 +关于本章的实验与涉及的案例均可以在平台进行体验,名称与链接如下: + +| 名称 | 链接 | +|------|------| +|《机器学习》---模型评估与选择|https://www.educoder.net/shixuns/cbsfh3r5/challenges| +|《机器学习》---聚类性能评估指标|https://www.educoder.net/shixuns/e4pmtfly/challenges| + +也可通过扫码查看整套课程,二维码如下: \ No newline at end of file diff --git a/recommand.md b/recommand.md index 4a90574..3fed4c6 100644 --- a/recommand.md +++ b/recommand.md @@ -6,6 +6,7 @@ |------|------| | 《机器学习》---绪论 | https://www.educoder.net/shixuns/4fhemfr9/challenges | |《机器学习》---模型评估与选择|https://www.educoder.net/shixuns/cbsfh3r5/challenges| +|《机器学习》---聚类性能评估指标|https://www.educoder.net/shixuns/e4pmtfly/challenges| |《机器学习》---线性回归|https://www.educoder.net/shixuns/4awq25iv/challenges| |《机器学习》---逻辑回归|https://www.educoder.net/shixuns/tw9up75v/challenges| |《机器学习》---多分类学习|https://www.educoder.net/shixuns/bfyloih4/challenges|