在做项目的时候，发现在训练集中，正负样本比例比例在1:7左右，虽然相差不多（但在实际获取的样本比例大概在1:2000左右），所以有必要探讨一下在样本不均衡的情况下，这些训练数据会对模型产生的影响。 ...

在日常模型训练过程中，模型有多种选择，模型的参数同样也有多种选择，如何根据同一批数据选出最适合的模型和参数呢？ 一般情况下，模型还比较好选择，是选用机器学习中分类模型例如 LR、SVM或XGBoos ...

在深度学习中，监督类学习问题其实就是在规则化参数同时最小化误差。最小化误差目的是让模型拟合训练数据，而规则化参数的目的是防止模型过分拟合训练数据。 参数太多，会导致模型复杂度上升，容易过拟合，也就是 ...

什么是交叉验证？ 它的基本思想就是将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集来训练模型，另一部分做为测试集来评价模型。 主要是用于小部分数据集中。通过图片可以看出，划分出来的测试集（t ...

验证曲线的作用 我们知道误差由偏差（bias）、方差（variance）和噪声（noise）责成。 偏差：模型对于不同的训练样本集，预测结果的平均误差。 方差：模型对于不同训练样本集的敏感程度 ...

本文结构： 什么是激活函数 为什么要用 都有什么 sigmoid、ReLU、softmax的比较 如何选择 1. 什么是激活函数 如下图，在神经元中，输入的input ...

在处理机器学习任务时，我们都需要使用数据，当然，有时候数据集可以很大，有时候数据集数量不是很理想，那么如何针对这些数据得出更加有效的模型呢？ 大型数据集 Idea #1： 当我们拿到数据集 ...