機器學習中的模型選擇和特征選擇的基本方法
模型選擇的標准是盡可能地貼近樣本真實的分布。但是在有限的樣本下，如果我們有多個可選模型，比如從簡單到復雜，從低階到高階，參數由少到多。那么我們怎么選擇模型呢，是對訓練樣本的擬合度越好就可以嗎？顯然不是，因為這樣做的話只會讓我們最終選擇出最復雜，最高階的模型。而這個模型的問題是過擬合 ...
原文：機器學習深度研究：特征選擇中幾個重要的統計學概念
機器學習深度研究：特征選擇過濾法中幾個重要的統計學概念 卡方檢驗 方差分析 相關系數 p值 問題引出 當我們拿到數據並對其進行了數據預處理，但還不能直接拿去訓練模型，還需要選擇有意義的特征 即特征選擇 ，這樣做有四個好處： 避免維度災難 降低學習難度 減少過擬合 增強對特征和特征值之間的理解 常見的特征選擇有三種方法： 過濾法 Filter ：先對數據集進行特征選擇，然后再訓練學習器，特征選擇過程 ...
2020-12-21 15:36 0 724 推薦指數：
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