交叉驗證（簡單交叉驗證、k折交叉驗證、留一法）
針對經驗風險最小化算法的過擬合的問題，給出交叉驗證的方法，這個方法在做分類問題時很常用： 一：簡單的交叉驗證的步驟如下： 1、 從全部的訓練數據 S中隨機選擇 中隨機選擇 s的樣例作為訓練集 train，剩余的 作為測試集 作為測試集 test。 2、 通過對測試集訓練 ，得到假設函數或者模型 ...
原文：留一法交叉驗證和普通交叉驗證有什么區別？
總結 ： 留一法其實就是樣本量較小時使用的交叉驗證，算是普通交叉驗證的極端情況，即將所有N個樣本分成N份，再進行交叉驗證。 總結 ： k fold，就是把training data 折成k份 k lt N 進行交叉驗證，k N 即留一 LOOCV 。 留一法交叉驗證：假設有N個樣本，將每一個樣本作為測試樣本，其它N 個樣本作為訓練樣本。這樣得到N個分類器，N個測試結果。用這N個結果的平均值來衡量 ...
2017-05-11 10:06 0 6128 推薦指數：
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