机器学习笔记2012_v0.1

资 源 简 介

机器学习笔记2012_v0.1

详 情 说 明

机器学习作为人工智能的核心领域，其2012年前后的发展正处于算法创新与工业应用的关键转折期。这篇早期笔记可能涵盖以下核心内容：

基础框架 监督学习与无监督学习的经典划分方式，以线性回归和K-Means聚类为代表，阐述输入数据与输出标签的映射关系差异。

特征工程重要性 强调数据预处理阶段的特征缩放（如归一化）和特征选择方法，解释维度灾难对模型性能的影响。

算法对比 可能涉及决策树与支持向量机（SVM）的优劣分析，包括对非线性分类问题的处理能力，以及模型可解释性与计算成本的权衡。

评估指标 准确率、召回率等分类指标的计算逻辑，交叉验证防止过拟合的原理，反映当时工业界更关注模型泛化能力而非单纯训练精度。

（注：若需针对具体算法或应用场景展开，请补充说明方向）