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机器学习强基计划0-3：数据集核心知识串讲，构造方法解析

目录

  • 0 写在前面
  • 1 数据集是什么？
  • 2 真相与泛化性
  • 3 数据集的分类
  • 4 数据集的构造方法
    • 4.1 留出法
    • 4.2 k k k折交叉验证
    • 4.3 自助法

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机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。

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