一、交叉驗證（Cross Validation） 1. 目的 交叉驗證的目的是為了讓模型評估更加准確可信。 2. 基本思想 基本思想是將原始數據（dataset）進行分組，一部分做為訓練集（train set），另一部分做為驗證集（validation set or test set ...

上一回有個讀者問我:回歸模型與分類模型的區別在哪?有什么不同,我在這里給他回答一下 : : : : 回歸問題通常是用來預測一個值，如預測房價、未來的天氣情況等等，例如一個產品的實際價格為500 ...

首先說交叉驗證。 交叉驗證（Cross validation）是一種評估統計分析、機器學習算法對獨立於訓練數據的數據集的泛化能力（generalize）， 能夠避免過擬合問題。 交叉驗證一般要盡量滿足： 1）訓練集的比例要足夠多，一般大於一半 2）訓練集和測試集要均勻抽樣 交叉驗證主要分成以下 ...

　　CV是用來驗證分類器性能的一種統計分析方法，其基本思想是在某種意義下將原始數據進行分組，一部分作為測試集，另一部分作為驗證集；先用訓練集對分類器進行訓練，再利用驗證集來測試訓練得到的模型，以得到的分類准確率作為評價分類器的性能指標。常見的 CV 方法如下： 1.1 交叉驗證(Cross ...

在日常模型訓練過程中，模型有多種選擇，模型的參數同樣也有多種選擇，如何根據同一批數據選出最適合的模型和參數呢？ 一般情況下，模型還比較好選擇，是選用機器學習中分類模型例如 LR、SVM或XGBoost等，還是使用深度學習模型CNN、LSTM等。但是參數的選擇就讓人很頭疼，每個模型都有一堆參數 ...

Download datasets iris_training.csv from: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tenso ...

今天聽了一個師兄的講課，才發現我一直在科研上特別差勁，主要表現在以下幾個方面，（現在提出也為了督促自己在以后的學習工作道路上能夠避免這些問題） 1、做事情總是有頭無尾，致使知識點不能一次搞透，每次在 ...

以前接觸過libsvm,現在算在實際的應用中學習 LIBSVM 使用的一般步驟是： 1）按照LIBSVM軟件包所要求的格式准備數據集； 2）對數據進行簡單的縮放操作； 3）首要考慮選用RBF 核函數； 4）采用交叉驗證選擇最佳參數C與g ...