《機器學習》（西瓜書）筆記（2）--模型評估與選擇
第二章 模型評估與選擇 2.1 經驗誤差與過擬合 錯誤率（error rate）：分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例。 精度（accuracy）：1 - 錯誤率 誤差（error）：學習器的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差異稱為誤差。 訓練誤差 ...
原文：Stanford機器學習筆記-6. 學習模型的評估和選擇
. 學習模型的評估與選擇 Content . 學習模型的評估與選擇 . 如何調試學習算法 . 評估假設函數 Evaluating a hypothesis . 模型選擇與訓練 驗證 測試集 Model selection and training validation test sets . 偏差與方差 . . Diagnosing bias vs. variance. . . 正則化與偏差 方 ...
2016-04-17 00:24 1 11111 推薦指數：
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目錄 1、簡介 1.1 訓練誤差和測試誤差 1.2、過擬合與欠擬合 2、模型選擇 2.1、正則化 2.2、簡單交叉驗證 2.3、S折交叉驗證 2.4、自助方法 3、模型評估 ...
二、機器學習模型評估
二、機器學習模型評估 2.1 模型評估：基本概念 錯誤率(Error Rate) 預測錯誤的樣本數a占樣本總數的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准確率(Accuracy) 准確率=1-錯誤率准確率=1−錯誤率 誤差 ...
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'沒有測量，就沒有科學'這是科學家門捷列夫的名言。在計算機科學特別是機器學習領域中，對模型的評估同樣至關重要，只有選擇與問題相匹配的評估方法，才能快速地發現模型選擇或訓練過程中出現的問題，迭代地對模型進行優化。模型評估主要分為離線評估和在線評估兩個階段。針對分類、排序、回歸、序列預測等不同類 ...
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機器學習總結之第二章模型評估與選擇
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線性回歸： 可以用損失函數來評估模型，這個損失函數可以選擇平方損失函數， 將所有樣本的x和y代入， 只要損失函數最小，那么得到的參數就是模型參數 邏輯回歸： 可以使用似然概率來評估模型，將所有樣本的x和y代入， 只要這個似然概率最大，那么得到的參數，就是模型參數 常見的損失函數 機器學習 ...
機器學習算法詳解（二）——模型評估與選擇
一、模型的評估方法 （1）留出法：顧名思義，就是留出一部分作為測試樣本。將已知的數據集分成兩個互斥的部分，其中一部分用來訓練模型，另一部分用來測試模型，評估其誤差，作為泛化誤差的估計。 注意：（1） 兩個數據集的划分要盡可能保持數據分布的一致性，避免因數據划分過程引入人為的偏差 ...