一、交叉验证（Cross Validation） 1. 目的 交叉验证的目的是为了让模型评估更加准确可信。 2. 基本思想 基本思想是将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集（train set），另一部分做为验证集（validation set or test set ...

上一回有个读者问我:回归模型与分类模型的区别在哪?有什么不同,我在这里给他回答一下 : : : : 回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等，例如一个产品的实际价格为500 ...

首先说交叉验证。 交叉验证（Cross validation）是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力（generalize）， 能够避免过拟合问题。 交叉验证一般要尽量满足： 1）训练集的比例要足够多，一般大于一半 2）训练集和测试集要均匀抽样 交叉验证主要分成以下 ...

　　CV是用来验证分类器性能的一种统计分析方法，其基本思想是在某种意义下将原始数据进行分组，一部分作为测试集，另一部分作为验证集；先用训练集对分类器进行训练，再利用验证集来测试训练得到的模型，以得到的分类准确率作为评价分类器的性能指标。常见的 CV 方法如下： 1.1 交叉验证(Cross ...

在日常模型训练过程中，模型有多种选择，模型的参数同样也有多种选择，如何根据同一批数据选出最适合的模型和参数呢？ 一般情况下，模型还比较好选择，是选用机器学习中分类模型例如 LR、SVM或XGBoost等，还是使用深度学习模型CNN、LSTM等。但是参数的选择就让人很头疼，每个模型都有一堆参数 ...

Download datasets iris_training.csv from: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tenso ...

今天听了一个师兄的讲课，才发现我一直在科研上特别差劲，主要表现在以下几个方面，（现在提出也为了督促自己在以后的学习工作道路上能够避免这些问题） 1、做事情总是有头无尾，致使知识点不能一次搞透，每次在 ...

以前接触过libsvm,现在算在实际的应用中学习 LIBSVM 使用的一般步骤是： 1）按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集； 2）对数据进行简单的缩放操作； 3）首要考虑选用RBF 核函数； 4）采用交叉验证选择最佳参数C与g ...