《西瓜书》

机器学习入门指南：西瓜书第一章核心概念 1. 机器学习的基本概念 机器学习的核心目标是从数据中学习并改进，无需明确编程。 监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习的三种主要类型。 根据任务类型，机器学习问题可分为分类、回归、聚类等。 2. 模型评估与选择 训练集和测试集用于评估模型的泛化能力。 过拟合和欠拟合是模型训练中常见的问题。 交叉验证是一种常用的模型评估方法。 3. 线性模型 线性回归模型是最简单的模型之一，用于预测连续值。 逻辑回归模型用于解决二分类问题。 线性模型具有可解释性强、易于实现等优点。 4. 决策树 决策树是一种树形结构，用于对数据进行分类或回归。 信息增益

《西瓜书》第七章介绍的贝叶斯算法实现方法。

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Matlab应用通知书。如何上传数据到thingspeak.com。

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