1.過擬合與樂觀模型 有監督學習的基本目標是准確預測，當對模型進行性能評估時，需要確定模型對新數據的性能如何。即需要一個指標來確定預測的泛化能力如何。對於回歸問題來說，標准評價指標是均方誤差（Mean Squared Error）。它是目標變量真實值和預測值之差的平方和的均值。參看 ...

機器學習的模型泛化 1、機器學習的模型誤差主要含有三個方面的誤差：模型偏差、模型方差以及不可避免的誤差。 2、對於機器學習訓練模型的偏差主要因為對於問題本身的假設不對，比如非線性誤差假設為線性誤差進行訓練和預測，算法層面上欠擬合是產生較大偏差的主要原因。另外主要來自於特征參量與最終結果的相關性 ...

明了，訓練出的模型在實際應用時會有很大的不適應。 目前做的性別分類和年齡估計應用，就出現了泛化能力不好的問題 ...

include（包含）包含關系：其中這個提取出來的公共用例稱為抽象用例，而把原始用例稱為基本用例或基礎用例系：當可以從兩個或兩個以上的用例中提取公共行為時，應該使用包含關系來表示它們。 extend ...

HInton第9課，這節課沒有放論文進去。。。。。如有不對之處還望指正。話說hinton的課果然信息量夠大。推薦認真看PRML《Pattern Recognition and Machine Learning》。 摘自PRML中22頁。 正文： 一、提高泛化方法的概述 ...

了模型的訓練。介紹了梯度下降的動機。以梯度估計噪聲的視角介紹了 SGD，mini-batch SGD 以 ...

一、什么是多項式回歸 直線回歸研究的是一個依變量與一個自變量之間的回歸問題，但是，在畜禽、水產科學領域的許多實際問題中，影響依變量的自變量往往不止一個，而是多個，比如綿羊的產毛量這一變量同時受到 ...

過擬合是什么呢？ 過擬合簡單來說就是模型是由訓練數據集得來的，得到的模型只針對訓練集有更好的預測效果，對於未知的數據集預測效果很差。這其實是由於訓練過程中，模型過於偏向於訓練數據集，導致模型對訓練數據集的擬合效果很好，導致模型失去了泛化能力。 模型的泛化能力即指模型對於未知數據的預測 ...