机器学习中常见优化方法汇总
http://www.scipy-lectures.org/advanced/mathematical_optimization/index.html#a-review-of-the-different-optimizers 机器学习中数学优化专门用于解决寻找一个函数的最小值的问题。这里的函数 ...
原文：机器学习中常见的过拟合解决方法
在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集 比如测试集 上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差，也就是经验误差要收敛于泛化误差，根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化误差的。 当机器学习模型对训练集学习的太好的时候 再学习数据集的通性的时候，也学习了数据集上的特性 ...
2018-07-08 20:38 0 14281 推荐指数：
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