機器學習中的模型選擇和特征選擇的基本方法
模型選擇的標准是盡可能地貼近樣本真實的分布。但是在有限的樣本下，如果我們有多個可選模型，比如從簡單到復雜，從低階到高階，參數由少到多。那么我們怎么選擇模型呢，是對訓練樣本的擬合度越好就可以嗎？顯然不是，因為這樣做的話只會讓我們最終選擇出最復雜，最高階的模型。而這個模型的問題是過擬合 ...
原文：機器學習之模型選擇與改進
前言 以下內容是個人學習之后的感悟，轉載請注明出處 經過前幾篇博客的學習，我們了解到了線性回歸 邏輯回歸 神經網絡等的一些知識。然而，到底該怎么開發一個 機器學習系統或者選擇並改進一個學習系統呢 這應該是很多初學者的困惑之處。那么本文會帶領你更一步了解如何更 好地使用機器學習。 由於內容較多，做以下目錄，方便瀏覽： 評價假設函數 模型選擇 模型優化 不平衡數據學習模型的評估 評價假設函數 在設計一 ...
2017-08-29 15:59 0 2492 推薦指數：
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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 ...