【文章推薦】機器學習——如何評價假設函數h(x)

原文：機器學習——如何評價假設函數h(x)

當你的假設函數有很低的訓練錯誤 training error 的時候，它不一定是個好的假設函數如 h theta left x right theta theta x theta x theta x theta x 這種現象稱為過擬合 overfit ，這種情況會對新的數據產生較大的誤差如何檢查假設函數如果可以將假設函數畫出來就可以比較直觀的看出它的問題了，但是如果特征較多就無法畫出來。 ...

2018-10-31 15:48 0 828 推薦指數：

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機器學習基礎---邏輯回歸（假設函數與線性回歸不同）

一：分類（一）分類基礎在分類問題中，你要預測的變量y是離散的值，我們將學習一種叫做邏輯回歸 (Logistic Regression) 的算法，這是目前最流行使用最廣泛的一種學習算法。在分類問題中，我們嘗試預測的是結果是否屬於某一個類（例如正確或錯誤）。分類問題的例子有：判斷一封 ...

機器學習評價指標

機器學習度量指標分類評估指標 TN TP FN FP TP：預測為正向（P），實際上預測正確（ ...

機器學習基礎---神經網絡（屬於邏輯回歸）（構建假設函數）

一：為什么需要神經網絡（一）案例為了很好的擬合數據，我們需要保留較多的相關參數，雖然可以使用正則化進行優化。但是無論是線性回歸還是邏輯回歸都有這樣一個缺點，即：當特征太多時，計算的負荷會非常大。之前我們已經看到過，使用非線性的多項式項，能夠幫助我們建立更好的分類模型。假設 ...

機器學習評價指標大匯總

機器學習中的評價指標--01

機器學習中的評價指標--01 在機器學習中，性能指標(Metrics)是衡量一個模型好壞的關鍵，通過衡量模型輸出y_predict 和 y_true之間的某種"距離"得出的。性能指標往往是我們做模型時的最終目標，如准確率，召回率，敏感度等等，但是性能指標常常因為不可微分，無法作為優化 ...

機器學習算法評價指標

一、常用分類算法的優缺點二、正確率能很好的評估分類算法嗎不同算法有不同特點，在不同數據集上有不同的表現效果，根據特定的任務選擇不同的算法。如何評價分類算法的好壞，要做具體任務具體分析。對於決策樹，主要用正確率去評估，但是其他算法，只用正確率能很好的評估嗎？答案是否定的。正確率確實 ...

機器學習分類算法評價指標

//2019.08.14#機器學習算法評價分類結果1、機器學習算法的評價指標一般有很多種，對於回歸問題一般有MAE,MSE，AMSE等指標，而對於分類算法的評價指標則更多：准確度score，混淆矩陣、精准率、召回率以及ROC曲線、PR曲線等。2、對於分類算法只用准確率的評價指標是不夠 ...

機器學習評價指標大匯總

http://charleshm.github.io/ 在使用機器學習算法的過程中，針對不同場景需要不同的評價指標，在這里對常用的指標進行一個簡單的匯總。一、分類 1. 精確率與召回率精確率與召回率多用於二分類問題。精確率（Precision）指的是模型判為正的所有樣本中有 ...

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