目录

误差

假设检验

F-检验

分类classification

线性判别分析(LDA)

Threshold 分类阀值

resampling 重采样

留一法交叉验证(LOOCV)

The Bootstrap

模型精度

Lasso 套索

多项式回归

Regression Splines回归样条

Tree树

Classification trees分类树

提升tree

OOB袋外误差

Random forest 随机森林

SVM支持向量机

Support Vector Machines 狭义支持向量机

无监督学习

分层聚类


误差

Statistical learning: A set of tools for understanding data一组工具对于理解数据

可约误差:我们可以改善的准确性通过使用更好的学习技术来估计

不可约错误:Y的函数和错误无法预测使用X

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