数据挖掘与算法

聚类算法常见的评价指标，包括外部评价指标和内部评价指标。还介绍了论文中常出现的四个聚类算法评价指标的计算过程。

对常用分类任务的常用评价指标的介绍，主要包括混淆矩阵（Confuse Matrix）、准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 Score等。

聚类、回归、分类算法的定义、不同类型算法处理的数据特征的区别，常见分类算法和聚类算法的列举，算法性能的对比分析展示。

过拟合表现在训练好的模型在训练集上效果很好，但是在测试集上效果差。也就是说模型的泛化能力弱。本文提供防止过拟合的一些解决方案。

模型训练过程中，batch_size和epoch_size变量的定义和调参，以及使用过程中的注意事项。