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目录
前言
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xi
第
1
章 测试驱动的机器学习
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1
1.1
T
DD
的历史
.
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2
1.2
T
DD
与科学方法
.
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2
1.2.1 TDD 可
构建有效的逻辑命题
.
......................................................................................
3
1.2.2 TDD 要
求你将假设以文字或代码的形式记录下来
.
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5
1.2.3 TDD 和
科学方法的闭环反馈机制
.
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5
1.3
机器学习中的风险
.
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5
1.3.1 数据的不稳定性
.
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6
1.3.2 欠拟合
.
...........................................................................................................................
6
1.3.3 过拟合
.
...........................................................................................................................
7
1.3.4 未来的不可预测性
.
.......................................................................................................
8
1.4
为降低风险应采用的测试
.
........................................................................................................
8
1.4.1 利用接缝测试减少数据中的不稳定因素
.
...................................................................
8
1.4.2 通过交叉验证检验拟合效果
.
.......................................................................................
9
1.4.3 通过测试训练速度降低过拟合风险
.
.........................................................................
10
1.4.4 检测未来的精度和查全率漂移情况
.
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11
1.5
小结
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11
第
2
章 机器学习概述
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13
2.1
什么是机器学习
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13
2.1.1 有监督学习
.
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13
2.1.2 无监督学习
.
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14
2.1.3 强化学习
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15
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