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机器学习笔记01---线性模型

    线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。此外，由于w直观表达了个属性在预测中的重要性，因此线性模型有很好的可解释性。

机器学习笔记01---线性模型_第1张图片

 机器学习笔记01---线性模型_第2张图片

 

 

 机器学习笔记01---线性模型_第3张图片

 

 欠采样法的时间开销通常远小于过采样法，因为前者丢弃了很多反例，使得分类器训练集远小于初始训练集，而过采样法增加了很多正例，其训练集大于初始训练集。注意的是，过采样法不能简单地对初始正例样本进行重复采样，否则会招致严重的过拟合。

参考周志华《机器学习》

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