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 Transactions: Fraudulent Yes No 网上交易是否是诈骗 Turmor: Malignant Benign 肿瘤是良性还是恶性 y in , 要预测的变量 y 能够取 和 两个值 : Negat ...
2020-01-18 20:38 0 1052 推荐指数:
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 ...
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 ...
我在 B 站学机器学习(Machine Learning)- 吴恩达(Andrew Ng)【中英双语】 视频地址:https://www.bilibili.com/video/av9912938/ tensorflow:http://tensorflow123.com ...
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 ...
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(𝑚)的函数绘制的图表。 如果我们有100 行数据,我们从1 行数据开始,逐渐 ...
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 ...