机器学习(八) 多项式回归与模型泛化(上)
一、什么是多项式回归 直线回归研究的是一个依变量与一个自变量之间的回归问题，但是，在畜禽、水产科学领域的许多实际问题中，影响依变量的自变量往往不止一个，而是多个，比如绵羊的产毛量这一变量同时受到 ...
原文：机器学习的模型泛化
机器学习的模型泛化 机器学习的模型误差主要含有三个方面的误差：模型偏差 模型方差以及不可避免的误差。 对于机器学习训练模型的偏差主要因为对于问题本身的假设不对，比如非线性误差假设为线性误差进行训练和预测，算法层面上欠拟合是产生较大偏差的主要原因。另外主要来自于特征参量与最终结果的相关性，如果相关性很低或者高度不相关的话也会导致较大的偏差。 对于机器学习模型的方差主要是来自于数据的扰动以及模型的过于 ...
2019-08-13 11:26 0 378 推荐指数：
相关推荐
机器学习-过拟合与增强模型的泛化能力
过拟合是什么呢？ 过拟合简单来说就是模型是由训练数据集得来的，得到的模型只针对训练集有更好的预测效果，对于未知的数据集预测效果很差。这其实是由于训练过程中，模型过于偏向于训练数据集，导致模型对训练数据集的拟合效果很好，导致模型失去了泛化能力。 模型的泛化能力即指模型对于未知数据的预测 ...
机器学习入门05 - 泛化 (Generalization)
原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/generalization 泛化是指模型很好地拟合以前未见过的新数据（从用于创建该模型的同一分布中抽取）的能力。 1- 过拟合的风险 机器学习的目标是对从真实 ...
机器学习：模型泛化（L1、L2 和弹性网络）
一、岭回归和 LASSO 回归的推导过程 1）岭回归和LASSO回归都是解决模型训练过程中的过拟合问题 具体操作：在原始的损失函数后添加正则项，来尽量的减小模型学习到的 θ 的大小，使得模型的泛化能力更强； 2）比较 Ridge 和 LASSO ...
【机器学习】理解方差、偏差且其泛化误差的关系
https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81385018 符号 涵义 ...
机器学习之模型评分
今天给大家带来一篇如何评价模型的好坏以及模型的得分 最下面的代码最有用 一、错误率与精度（accuracy 准确） 错误率和精度是分类任务中最常用的两种性能度量，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务。错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占 ...
二、机器学习模型评估
二、机器学习模型评估 2.1 模型评估：基本概念 错误率(Error Rate) 预测错误的样本数a占样本总数的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准确率(Accuracy) 准确率=1-错误率准确率=1−错误率 误差 ...
机器学习之模型评估
'没有测量，就没有科学'这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学特别是机器学习领域中，对模型的评估同样至关重要，只有选择与问题相匹配的评估方法，才能快速地发现模型选择或训练过程中出现的问题，迭代地对模型进行优化。模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。针对分类、排序、回归、序列预测等不同类 ...