【机器学习课程-华盛顿大学】：3 分类 3.1 课程内容介绍、线性分类器、逻辑分类器

一、总体内容介绍：   1、线性分类器   2、学习最佳分类器   3、过拟合和正则化   4、决策树   5、决策树中的过拟合   6、丢失数据的处理   7、boosting   8、准确率、召回率   9、大数据库缩放或者在线学习   二、线性分类器 1、线性分类器模型   2、将分类结果与概率相联系   3、为什么不直接用回归来进行分类呢？   4、逻辑回归分类器：线性核+逻辑连接方程  

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