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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！
张老师真的很负责，附一张机器学习第一节课照片~~~
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
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-483887.html
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