liblinear 在训练时，会有个输出信息，而且这个信息又很长，在多次迭代时，会影响查看体验，info("\noptimization finished, #iter = %d\n",iter);等等。这里info#if 1static void info(const char *fmt,...){ char buf[BUFSIZ]; va_list ap; va_start(ap,fmt);
原文出处：http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html，感谢作者。Conceptual DefinitionError due to Bias: The error due to bias is taken as the difference between the expected (or average) prediction of
支持向量机中拉格朗日 对W求导计算步骤
简介 决策树工作原理与20个问题的游戏相似，其工作流程图如下正方形代表：决策模块椭圆形代表：终止模块，得出结论箭头：分支，可以到达另一个决策模块 或者终止模块决策树的构造在构造决策树时，需要解决的第一个问题是，当前数据集上，哪个特征在划分数据分类时取决定性作用。然后依据此特征（这里的特征指特征向量中的某个属性，比如男，女)划分数据为
基于：ml in actionKNN算法原理：训练样本集及其标签集测试样本计算与测试样本距离最近的K个训练样本统计这K个训练样本的标签频率选择频率最高的标签作为测试样本的标签确定K的值：通过对样本的实验（多次和人工结合），取出误差最小的分类结果。一般小于20距离：可以是欧氏距离，归一化：训练样本为向量，其每个属性的尺度差别很大时，比如X=[x1,x2..],x1属于[0,1],x2属于[1000,
svm_predict_probability函数 需要在train之前设置parameter参数 才能得到概率模型。当svm_parameter.probability=1，或者options中的-b参数设置为1时。struct svm_parameter { int svm_type; int kernel_type; int degree; /* for poly */
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