機器學習：概率校准
1.再提邏輯回歸 前面已經講過了邏輯回歸，這里不再細講，只是簡單的說一個函數，主要是方便大家更好的理解概率校准。 在邏輯回歸中，用的最多的就是sigmod函數，這個函數的作用就是把無限大或者無限小的數據壓縮到[0,1]之間，用來估計概率。圖像大致為： 基本上是以0.5分界 ...
原文：機器學習（4）Hoeffding Inequality--界定概率邊界
問題 假設空間的樣本復雜度 sample complexity ：隨着問題規模的增長導致所需訓練樣本的增長稱為sample complexity。 實際情況中，最有可能限制學習器成功的因素是訓練數據的有限性。 在使用學習器的過程中，我們希望得到與訓練數據擬合程度高的假設 hypothesis 。 在前面文章中提到，這樣的假設我們稱之為g 。 這就要求訓練錯誤率為 。而實際上，大部分情況下，我們找不 ...
2016-12-10 17:15 0 4939 推薦指數：
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