《机器学习》（西瓜书）笔记（2）--模型评估与选择
第二章 模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合 错误率（error rate）：分类错误的样本数占样本总数的比例。 精度（accuracy）：1 - 错误率 误差（error）：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为误差。 训练误差 ...
原文：Stanford机器学习笔记-6. 学习模型的评估和选择
. 学习模型的评估与选择 Content . 学习模型的评估与选择 . 如何调试学习算法 . 评估假设函数 Evaluating a hypothesis . 模型选择与训练 验证 测试集 Model selection and training validation test sets . 偏差与方差 . . Diagnosing bias vs. variance. . . 正则化与偏差 方 ...
2016-04-17 00:24 1 11111 推荐指数：
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常用的机器学习模型评估和模型选择方法
目录 1、简介 1.1 训练误差和测试误差 1.2、过拟合与欠拟合 2、模型选择 2.1、正则化 2.2、简单交叉验证 2.3、S折交叉验证 2.4、自助方法 3、模型评估 ...
二、机器学习模型评估
二、机器学习模型评估 2.1 模型评估：基本概念 错误率(Error Rate) 预测错误的样本数a占样本总数的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准确率(Accuracy) 准确率=1-错误率准确率=1−错误率 误差 ...
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'没有测量，就没有科学'这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学特别是机器学习领域中，对模型的评估同样至关重要，只有选择与问题相匹配的评估方法，才能快速地发现模型选择或训练过程中出现的问题，迭代地对模型进行优化。模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。针对分类、排序、回归、序列预测等不同类 ...
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1、损失函数和风险函数 (1)损失函数：常见的有 0-1损失函数 绝对损失函数 平方损失函数 对数损失函数 (2)风险函数：损失函数的期望 经验风险：模型在数据集T上的平均损失 根据大数定律，当N趋向于∞时，经验风险趋向于风险函数 2、模型评估方法 (1)训练误差 ...
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一、模型的评估方法 （1）留出法：顾名思义，就是留出一部分作为测试样本。将已知的数据集分成两个互斥的部分，其中一部分用来训练模型，另一部分用来测试模型，评估其误差，作为泛化误差的估计。 注意：（1） 两个数据集的划分要尽可能保持数据分布的一致性，避免因数据划分过程引入人为的偏差 ...