假定假设函数为一个二次函数,只是参数未定: 每给定一个样本大小,就能训练出对应的假设函数,从而利用这个假设函数可以计算出Jtrain(仍然在之前拿来训练的那些样本里面),然后将训练好的假设函数用 ...
学习曲线就是一种很好的工具,我经常使用学习曲线来判断某一个学习算法是否处于偏差 方差问题。学习曲线是学习算法的一个很好的合理检验 sanity check 。学习曲线是将训练集误差和交叉验证集误差作为训练集实例数量 的函数绘制的图表。 如果我们有 行数据,我们从 行数据开始,逐渐学习更多行的数据。思想是:当训练较少行数据的时候,训练的模型将能够非常完美地适应较少的训练数据,但是训练出来的模型却不能 ...
2019-03-03 17:33 0 1015 推荐指数:
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Regularization 正则化 The Problem of Overfitting 过拟合问题 什么是过拟合问题、利用正则化技术改善或者减少过拟合问题。 Example: Li ...
Logistic Regression 逻辑回归 Classification examples Email: Spam/Not Spam? 电子邮件是否是垃圾邮件 Online T ...
Machine Learning的定义 AI发展出来的一个领域,计算机开发的一项新功能 定义一: 在没有明确设置的情况下,使计算机具有学习能力的研究领域。 ——Samuel(1959 ...
Week 1: Machine Learning: A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure ...
机器学习定义 1959年Arthur Samuel曾经这样定义机器学习:Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.Samuel 本人也写了一个西洋棋 ...
定义一些名词 欠拟合(underfitting):数据中的某些成分未被捕获到,比如拟合结果是二次函数,结果才只拟合出了一次函数。 过拟合(overfitting):使用过量的特征集合,使模型过于复杂。 参数学习算法(parametric learning algorithms):用固定的参数 ...
朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)(续学习笔记四) 两个朴素贝叶斯的变化版本 x_i可以取多个值,即p(x_i|y)是符合多项式分布的,不是符合伯努利分布的。其他的与符合伯努利的情况一样。(同时也提供一种思路将连续型变量变成离散型的,比如说房间的面积可以进行离散分类,然后运用这个朴素贝叶 ...