【文章推荐】机器学习——如何评价假设函数h(x)

原文：机器学习——如何评价假设函数h(x)

当你的假设函数有很低的训练错误 training error 的时候，它不一定是个好的假设函数如 h theta left x right theta theta x theta x theta x theta x 这种现象称为过拟合 overfit ，这种情况会对新的数据产生较大的误差如何检查假设函数如果可以将假设函数画出来就可以比较直观的看出它的问题了，但是如果特征较多就无法画出来。 ...

2018-10-31 15:48 0 828 推荐指数：

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机器学习基础---逻辑回归（假设函数与线性回归不同）

一：分类（一）分类基础在分类问题中，你要预测的变量y是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封 ...

机器学习评价指标

机器学习度量指标分类评估指标 TN TP FN FP TP：预测为正向（P），实际上预测正确（ ...

机器学习基础---神经网络（属于逻辑回归）（构建假设函数）

一：为什么需要神经网络（一）案例为了很好的拟合数据，我们需要保留较多的相关参数，虽然可以使用正则化进行优化。但是无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。假设 ...

机器学习评价指标大汇总

机器学习中的评价指标--01

机器学习中的评价指标--01 在机器学习中，性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键，通过衡量模型输出y_predict 和 y_true之间的某种"距离"得出的。性能指标往往是我们做模型时的最终目标，如准确率，召回率，敏感度等等，但是性能指标常常因为不可微分，无法作为优化 ...

机器学习算法评价指标

一、常用分类算法的优缺点二、正确率能很好的评估分类算法吗不同算法有不同特点，在不同数据集上有不同的表现效果，根据特定的任务选择不同的算法。如何评价分类算法的好坏，要做具体任务具体分析。对于决策树，主要用正确率去评估，但是其他算法，只用正确率能很好的评估吗？答案是否定的。正确率确实 ...

机器学习分类算法评价指标

//2019.08.14#机器学习算法评价分类结果1、机器学习算法的评价指标一般有很多种，对于回归问题一般有MAE,MSE，AMSE等指标，而对于分类算法的评价指标则更多：准确度score，混淆矩阵、精准率、召回率以及ROC曲线、PR曲线等。2、对于分类算法只用准确率的评价指标是不够 ...

机器学习评价指标大汇总

http://charleshm.github.io/ 在使用机器学习算法的过程中，针对不同场景需要不同的评价指标，在这里对常用的指标进行一个简单的汇总。一、分类 1. 精确率与召回率精确率与召回率多用于二分类问题。精确率（Precision）指的是模型判为正的所有样本中有 ...

原文：机器学习——如何评价假设函数h(x)

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