目錄 1、簡介 1.1 訓練誤差和測試誤差 1.2、過擬合與欠擬合 2、模型選擇 2.1、正則化 2.2、簡單交叉驗證 2.3、S折交叉驗證 2.4、自助方法 3、模型評估 ...

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 ...

1、損失函數和風險函數 (1)損失函數：常見的有 0-1損失函數 絕對損失函數 平方損失函數 對數損失函數 (2)風險函數：損失函數的期望 經驗風險：模型在數據集T上的平均損失 　 根據大數定律，當N趨向於∞時，經驗風險趨向於風險函數 2、模型評估方法 (1)訓練誤差 ...

【第2章 模型評估與選擇】 〖一、知識點歸納〗 一、經驗誤差與過擬合 【分類】：對是離散值的結果進行預測。 【回歸】：對是連續值的結果進行預測。 分類和回歸屬於監督學習。 【錯誤率】：分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例。 eg：m個樣本中有 ...

線性回歸： 可以用損失函數來評估模型，這個損失函數可以選擇平方損失函數， 將所有樣本的x和y代入， 只要損失函數最小，那么得到的參數就是模型參數 邏輯回歸： 可以使用似然概率來評估模型，將所有樣本的x和y代入， 只要這個似然概率最大，那么得到的參數，就是模型參數 常見的損失函數 機器學習 ...

一、模型的評估方法 （1）留出法：顧名思義，就是留出一部分作為測試樣本。將已知的數據集分成兩個互斥的部分，其中一部分用來訓練模型，另一部分用來測試模型，評估其誤差，作為泛化誤差的估計。 　　注意：（1） 兩個數據集的划分要盡可能保持數據分布的一致性，避免因數據划分過程引入人為的偏差 ...

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 ...

2.1經驗誤差與過擬合 錯誤率 = a個樣本分類錯誤/m個樣本 精度 = 1 - 錯誤率 誤差：學習器實際預測輸出與樣本的真是輸出之間的差異。 訓練誤差：即經驗誤差。學習器在訓練集上的誤差。 泛化誤差：學習器在新樣本上的誤差。 過擬合：學習器把訓練樣本學的”太好”，把不太一般 ...