機器學習西瓜書課后習題答案---2、模型評估 一、總結 一句話總結: 理解必然是個【逐步加深】的過程,所以前期可以【最短時間做最高效率】(重點、核心點、視頻)的事情 1、【Min-max】 規范化和【z-score】 規范化的優缺點? 【Min-max】規范化:$$x ...
第二章 模型評估與選擇 . 經驗誤差與過擬合 錯誤率 error rate :分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例。 精度 accuracy : 錯誤率 誤差 error :學習器的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差異稱為誤差。 訓練誤差 training error 經驗誤差 empirical error :學習器在訓練集上的誤差。 泛化誤差 generalization error :學習器 ...
2017-06-13 18:24 0 1636 推薦指數:
機器學習西瓜書課后習題答案---2、模型評估 一、總結 一句話總結: 理解必然是個【逐步加深】的過程,所以前期可以【最短時間做最高效率】(重點、核心點、視頻)的事情 1、【Min-max】 規范化和【z-score】 規范化的優缺點? 【Min-max】規范化:$$x ...
第三章 線性模型 3.1 基本形式 線性模型(linear model)試圖學得一個通過屬性的線性組合來進行預測的函數,即 一般用向量形式寫成 ,其中 w 和 b 學得之后, 模型就得以確定 ...
6. 學習模型的評估與選擇 Content 6. 學習模型的評估與選擇 6.1 如何調試學習算法 6.2 評估假設函數(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型選擇與訓練/驗證/測試集(Model selection ...
【第1章 緒論】 1.1 引言 學習算法:機器學習所研究的主要內容,是關於在計算機上從數據中產生“模型”的算法,即“學習算法”。 學習算法的作用:1.基於提供的經驗數據產生模型; 2.面對新情況時,模型 ...
大部分基礎概念知識已經在Machine Learning|Andrew Ng|Coursera 吳恩達機器學習筆記這篇博客中羅列,因此本文僅對感覺重要或不曾了解的知識點做摘記 第1章 緒論 對於一個學習算法a,若它在某問題上比學習算法b好,則必然存在另一些問題,在那里b比a好 ...
結點的路徑對應了一個判定測試序列。 決策樹學習的目的是為了產生一棵泛化能力強——即 ...
第五章 神經網絡 5.1 神經元模型 神經網絡:是由具有適應性的簡單單元組成的廣泛並行互連的網絡,它能夠模擬生物神經系統對真實世界物體所作出的交互反應。 神經網絡中最基本的成分是神經元模型,即上述定義中的“簡單單元 ...
試析使用 "最小訓練誤差" 作為決策樹划分選擇准則的缺陷. \(4.1\) 說明了如果數據不 ...