常用的机器学习模型评估和模型选择方法
目录 1、简介 1.1 训练误差和测试误差 1.2、过拟合与欠拟合 2、模型选择 2.1、正则化 2.2、简单交叉验证 2.3、S折交叉验证 2.4、自助方法 3、模型评估 ...
原文：机器学习常用模型
原作：MSRA刘铁岩著 分布式机器学习：算法 理论与实践 。这一部分叙述很清晰，适合用于系统整理NN知识 线性模型 线性模型是最简单的，也是最基本的机器学习模型。其数学形式如下：g X W WTX。有时，我们还会在WTX的基础上额外加入一个偏置项b，不过只要把X扩展出一维常数分量，就可以把带偏置项的线性函数归并到WTX的形式之中。线性模型非常简单明了，参数的每一维对应了相应特征维度的重要性。但是 ...
2018-11-26 10:22 0 13720 推荐指数：
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