在建立ARMA和GARCH模型的時候，我們常常需要涉及到模型階數（如GARCH（p,q）中p和q）的選擇問題，在這里我們使用AIC和BIC兩個計算參數進行判斷： 什么是AIC和BIC？ 兩者定義來源於信息准則：研究者通過加入模型復雜度的懲罰項來避免過擬合問題，隨后推出了兩個優選模型 ...

http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7891277 經常地，對一堆數據進行建模的時候，特別是分類和回歸模型，我們有很多的變量可供使用，選擇不同的變量組合可以得到不同的模型，例如我們有5個變量，2的5次方，我們將有32個變量組合 ...

經常地，對一堆數據進行建模的時候，特別是分類和回歸模型，我們有很多的變量可供使用，選擇不同的變量組合可以得到不同的模型，例如我們有5個變量，2的5次方，我們將有32個變量組合，可以訓練出32個模型。但是哪個模型更加的好呢？ 選擇最優模型的指導思想是從兩個方面去考察：一個是似然函數最大化，另一 ...

首先看幾個問題 1、實現參數的稀疏有什么好處？ 一個好處是可以簡化模型、避免過擬合。因為一個模型中真正重要的參數可能並不多，如果考慮所有的參數作用，會引發過擬合。並且參數少了模型的解釋能力會變強。 2、參數值越小代表模型越簡單嗎？ 是。越復雜的模型，越是會嘗試對所有的樣本進行擬合 ...

一、模型選擇之AIC和BIC 　人們提出許多信息准則，通過加入模型復雜度的懲罰項來避免過擬合問題，此處我們介紹一下常用的兩個模型選擇方法 　赤池信息准則（Akaike Information Criterion，AIC）和貝葉斯信息准則（Bayesian Information ...

很多參數估計問題均采用似然函數作為目標函數，當訓練數據足夠多時，可以不斷提高模型精度，但是以提高模型復雜度為代價的，同時帶來一個機器學習中非常普遍的問題——過擬合。所以，模型選擇問題在模型復雜度與模型對數據集描述能力（即似然函數）之間尋求最佳平衡。 人們提出許多信息准則，通過加入模型 ...

AIC 此處模型選擇我們只考慮模型參數數量，不涉及模型結構的選擇。 很多參數估計問題均采用似然函數作為目標函數，當訓練數據足夠多時，可以不斷提高模型精度，但是以提高模型復雜度為代價的，同時帶來一個機器學習中非常普遍的問題——過擬合。所以，模型選擇問題在模型復雜度與模型對數據集描述能力（即似 ...

繼續上節內容介紹學習理論，介紹模型選擇算法，大綱內容為： 交叉驗證 特征選擇 回顧上節的偏差方差權衡現象，若選擇過於簡單的模型，偏差過高，可能會導致欠擬合；若選擇過於復雜的模型，方差過高，可能會導致過擬合，同樣模型的一般適用性不好 ...