2.1误差，精度，过拟合与欠拟合
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2.2.0 训练集，验证集和测试集
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2.2 评估方法（K折交叉验证、留出法、自助法）
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3.2.2 信息增益率
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2.3 性能度量（查全率，查准率，F1，PR曲线与ROC曲线）
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3.4.1决策树对连续值特征的处理
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3.3 决策树预剪枝与后剪枝
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1、机器学习简介
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4.2.1 线性回归-一维线性回归
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3.2.3基尼指数
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3.2 决策树划分（实例：决策树生成）
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3.1 决策树算法的流程
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张宇强化36讲，高数574页？我们今天来聊聊这本书
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题量和真题是上岸的基础，好书仅仅是辅助，适合才能发挥它的作用
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