机器学习中的模型选择和特征选择的基本方法
模型选择的标准是尽可能地贴近样本真实的分布。但是在有限的样本下，如果我们有多个可选模型，比如从简单到复杂，从低阶到高阶，参数由少到多。那么我们怎么选择模型呢，是对训练样本的拟合度越好就可以吗？显然不是，因为这样做的话只会让我们最终选择出最复杂，最高阶的模型。而这个模型的问题是过拟合 ...
原文：机器学习之模型选择与改进
前言 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处 经过前几篇博客的学习，我们了解到了线性回归 逻辑回归 神经网络等的一些知识。然而，到底该怎么开发一个 机器学习系统或者选择并改进一个学习系统呢 这应该是很多初学者的困惑之处。那么本文会带领你更一步了解如何更 好地使用机器学习。 由于内容较多，做以下目录，方便浏览： 评价假设函数 模型选择 模型优化 不平衡数据学习模型的评估 评价假设函数 在设计一 ...
2017-08-29 15:59 0 2492 推荐指数：
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