奧卡姆剃刀定律
奧卡姆剃刀定律 一、總結 一句話總結： 奧卡姆剃刀：如無必要，勿增實體。 奧卡姆剃刀定律在企業管理中可進一步深化為簡單與復雜定律：把事情變復雜很簡單，把事情變簡單很復雜。 奧卡姆剃刀定律要求，我們在處理事情時，要把握事情的主要實質，把握主流，解決最根本的問題。尤其要順應自然，不要把事情 ...
原文：泛化能力，欠擬合，過擬合，不收斂和奧卡姆剃刀原則
我們在這里介紹幾個機器學習中經常可以聽到的幾個名詞，他們就是泛化能力，欠擬合，過擬合，不收斂和奧卡姆剃刀原則。泛化能力 generalization ability 是指一個機器學習算法對於沒有見過的樣本的識別能力。我們也叫做舉一反三的能力，或者叫做學以致用的能力。舉個例子，通過學習，小學生就可以熟練的掌握加減法，那么他們是怎么做到的呢 第一步學生們先感性的知道了在有一個蘋果的基礎上再拿來一個蘋果 ...
2018-10-20 22:10 0 836 推薦指數：
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1 過擬合 1.1 過擬合的定義 當學習器把訓練樣本學的太好了的時候，很可能已經把訓練樣本自身的一些特點當作了所有潛在樣本都會具有的一般性質，這樣就會導致泛化性能下降，這種現象成為過擬合 具體表現就是最終模型在訓練集上效果好，在測試集上效果差。模型泛化能力弱。 1.2 過擬合的原因 ...
代碼中的奧卡姆剃刀原理
如無必要，勿增實體。 過早的優化是萬惡之源。 背景 一個抽獎活動，要求在展示獎品股票時，顯示股票價格。開發在實現這個功能的時候，用redis緩存每只股票的價格，每兩小時調用行情服務更 ...
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過擬合、欠擬合以及解決方法 訓練誤差和泛化誤差 在機器學習中，我們將數據分為訓練數據、測試數據（或者訓練數據、驗證數據、測試數據，驗證數據也是訓練數據的一部分。）訓練誤差是模型在訓練數據集上表現出來的誤差，泛化誤差（也可稱為測試誤差）是在測試數據集上表現出來的誤差的期望。，例如線性回歸用到 ...
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