机器学习：概率校准
1.再提逻辑回归 前面已经讲过了逻辑回归，这里不再细讲，只是简单的说一个函数，主要是方便大家更好的理解概率校准。 在逻辑回归中，用的最多的就是sigmod函数，这个函数的作用就是把无限大或者无限小的数据压缩到[0,1]之间，用来估计概率。图像大致为： 基本上是以0.5分界 ...
原文：机器学习（4）Hoeffding Inequality--界定概率边界
问题 假设空间的样本复杂度 sample complexity ：随着问题规模的增长导致所需训练样本的增长称为sample complexity。 实际情况中，最有可能限制学习器成功的因素是训练数据的有限性。 在使用学习器的过程中，我们希望得到与训练数据拟合程度高的假设 hypothesis 。 在前面文章中提到，这样的假设我们称之为g 。 这就要求训练错误率为 。而实际上，大部分情况下，我们找不 ...
2016-12-10 17:15 0 4939 推荐指数：
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