机器学习（西瓜书）.pdf

第3章学习笔记，网站抽风不能发表和编辑文章，等好了改成文章发布

【对应博客内本章内容】 4.3 编程实现基于信息熵进行划分选择的决策树算法，并为西瓜数据集3.0中的数据生成一颗决策树。 4.4 编程实现基于基尼指数进行划分选择的决策树算法，为西瓜数据集2.0生成预剪枝、后剪枝决策树，并与未剪枝决策树进行比较。 4.6 选择4个UCI数据集，对上述2种算法产生的未剪枝，预剪枝，后剪枝的决策树进行实验比较，并进行适当的统计显著性检验。 原文链接：https://blog.csdn.net/m0_46345193/article/details/

学习了机器学习的基础以及相关理论，颇有收获，并做了相关笔记，对于机器学习有了更为深入的理解，为以后的学习以及研究打下基础。 主要内容包含以下相关主题： - 模型的评估与选择 - 神经网络 - 支持向量机 - 贝叶斯分类器 - 集成学习 - 聚类 - 降维与度量学习 - 半监督学习 - 概率图模型 涉及机器学习的基础理论和术语，和一些经典模型与方法。 内容充实详细，不仅有介绍，推理，还有分类以及总结内容。

西瓜书周志华的课程对应PPT以及部分手推笔记，机器学习，深度学习，大数据分析入门与进阶必备参考资料。

这是西瓜书第三章练习题对率回归数的据集

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上完机器学习这门课程，根据每章不同的算法对沪深指数近十年的数据进行处理后预测未来一年。数据预处理部分相同，一些基本的预处理后选择滞后天数（每个算法的滞后天数都可能不同），有些算法例如随机森林需要进行最优参数选择。

《统计学习方法》第六章-线性回归自用笔记

西瓜书的西瓜数据集，用于决策树算法