【機器學習】模型融合方法概述 我理解的Kaggle比賽中提高成績主要有3個地方 特征工程 調參 模型融合 之前每次打比賽都只做了前兩部分，最后的模型融合就是簡單 ...

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 ...

今天給大家帶來一篇如何評價模型的好壞以及模型的得分 最下面的代碼最有用 一、錯誤率與精度（accuracy 准確） 錯誤率和精度是分類任務中最常用的兩種性能度量，既適用於二分類任務，也適用於多分類任務。錯誤率是分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例，精度則是分類正確的樣本數占 ...

二、機器學習模型評估 2.1 模型評估：基本概念 錯誤率(Error Rate) 預測錯誤的樣本數a占樣本總數的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准確率(Accuracy) 准確率=1-錯誤率准確率=1−錯誤率 誤差 ...

'沒有測量，就沒有科學'這是科學家門捷列夫的名言。在計算機科學特別是機器學習領域中，對模型的評估同樣至關重要，只有選擇與問題相匹配的評估方法，才能快速地發現模型選擇或訓練過程中出現的問題，迭代地對模型進行優化。模型評估主要分為離線評估和在線評估兩個階段。針對分類、排序、回歸、序列預測等不同類 ...

朴素貝葉斯(分類) 目錄 朴素貝葉斯(分類) 決策樹(分類) 算法核心 信息熵 信息量化 熵 信息 ...

概念儲備：　 　　（The least square method）和（least square error） 　　狹義的最小二乘方法，是線性假設下的一種有閉式解的參數 ...

摘要： 　　兩篇文檔是否相關往往不只決定於字面上的詞語重復，還取決於文字背后的語義關聯。對語義關聯的挖掘，可以讓我們的搜索更加智能化。本文着重介紹了一個語義挖掘的利器：主題模型。主題模型是對文字隱含主題進行建模的方法。它克服了傳統信息檢索中文檔相似度計算方法的缺點，並且能夠在海量 ...