第八天

交叉验证
1、模型优化（针对验证集）测试集考试

信息熵越小越纯越大越不纯最小为0

ent entorpy 信息熵

信息增益：划分前的信息熵-划分后的信息熵一般用的信息增益
越大纯度提升的越多
ID3决策树不是二叉树类似于多叉树

分裂信息：每个节点的占比

基尼系数：越大数据越混乱越小越纯
当前类别占比 *不是当前类别的占比

{901E982F-FBB4-40AB-806E-2249CDAE2CAE}.png

{E6A0A775-CAA6-476B-9E74-97A026BC5115}.png

支持向量机：svm
分类、回归问题一般做分类
超平面：线性模型

1998 cnn lenet
2006 hinton dbn
2015 图像识别

硬间隔
软间隔
s.t 约束条件分类超平面

人面猴
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