貝葉斯模型平均
(學習這部分內容大約需要1.1小時) 摘要 在模型選擇中, 我們通常從一組候選模型中選擇一個"最優"的模型(基於某種模型評價准則, 比如AIC分數). 然后, 使用這個選定的"最優"模型進行預測. 與這種選擇單一最優模型不同的是, 貝葉斯模型平均給每個模型賦予權重, 並進行加權平均確定最終 ...
原文：貝葉斯模型比較
過擬合是機器學習中常見的問題之一，指的是一個模型由於過度復雜造成在訓練集中表現良好而在測試集中表現很差的現象，通常是由於參數過多導致數據相對變小造成的。這是因為在采用極大似然估計的方式進行參數的點估計的時候，復雜的模型總是擬合出更好的結果。但是由於模型過於復雜，它的泛化能力並不一定好。頻率派通常采用加一個正規項和交叉驗證的方式處理過擬合問題。與此相對的貝葉斯學派用貝葉斯的方法給出一種自然的方法進行 ...
2013-07-24 11:05 0 5046 推薦指數：
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