原文:機器學習(Machine Learning)- 吳恩達(Andrew Ng) 學習筆記(七)

Regularization 正則化 The Problem of Overfitting 過擬合問題 什么是過擬合問題 利用正則化技術改善或者減少過擬合問題。 Example: Linear regression housing prices 線性回歸中的過擬合 對 個訓練集建立線性回歸模型,分別進行如下圖所示的三種分析。 如果擬合一條直線到訓練數據 圖一 ,會出現欠擬合 underfitti ...

2020-01-19 13:52 0 706 推薦指數:

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機器學習筆記37-學習曲線(Learning Curves)

學習曲線就是一種很好的工具,我經常使用學習曲線來判斷某一個學習算法是否處於偏差、方差問題。學習曲線是學習算法的一個很好的合理檢驗(sanity check)。學習曲線是將訓練集誤差和交叉驗證集誤差作為訓練集實例數量(𝑚)的函數繪制的圖表。 如果我們有100 行數據,我們從1 行數據開始,逐漸 ...

Mon Mar 04 01:33:00 CST 2019 0 1015
機器學習”——學習筆記

機器學習定義 1959年Arthur Samuel曾經這樣定義機器學習:Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.Samuel 本人也寫了一個西洋棋 ...

Tue Jan 23 07:48:00 CST 2018 1 4596
機器學習”——學習筆記

定義一些名詞 欠擬合(underfitting):數據中的某些成分未被捕獲到,比如擬合結果是二次函數,結果才只擬合出了一次函數。 過擬合(overfitting):使用過量的特征集合,使模型過於復雜。 參數學習算法(parametric learning algorithms):用固定的參數 ...

Wed Jan 24 07:23:00 CST 2018 0 1012
機器學習”——學習筆記

朴素貝葉斯算法(Naive Bayes)(續學習筆記四) 兩個朴素貝葉斯的變化版本 x_i可以取多個值,即p(x_i|y)是符合多項式分布的,不是符合伯努利分布的。其他的與符合伯努利的情況一樣。(同時也提供一種思路將連續型變量變成離散型的,比如說房間的面積可以進行離散分類,然后運用這個朴素貝葉 ...

Sun Jan 28 06:59:00 CST 2018 0 1196
 
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