计算交叉验证的指标 使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用 cross_val_score 辅助函数。 下面的示例展示了如何通过分割数据，拟合模型和计算连续 5 次的分数（每次不同分割）来估计 linear kernel 支持向量机在 iris 数据集上的精度: >>> from skle ...
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2021-06-20 17:46:16
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Numpy实现K折交叉验证的数据划分 本实例使用Numpy的数组切片语法，实现了K折交叉验证的数据划分 背景：K折交叉验证 为什么需要这个？在机器学习中，因为如下原因，使用K折交叉验证能更好评估模型效果： 样本量不充足，划分了训练集和测试集后，训练数据更少； 训练集和测试集的不同划分，可能会导致不同 ...
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2021-05-04 15:39:17
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有监督学习的一般流程： 过拟合问题：所选模型对已知数据预测得很好，但对未知数据预测很差。 模型选择的方法： ①正则化：把对已知数据的训练误差和模型复杂度降到最小。 ②交叉验证，数据比较少时，将数据集随机切分，组合为训练集和测试集。 Scikit-learn ...
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2021-01-27 14:02:50
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k折验证中k值对偏差和方差的影响？ 总共n个数据，假设为2，每次训练集大小为n/2，每次训练的数据量会偏小，取平均值后，由于每次训练的数据量比较小，最终学习输出的模型会不能很好的代表样本的分布（欠拟合），换句话说就是偏差大。或者这么理解，由于k折交叉验证是使用k次训练的结果取平均值来进行预测的，如果 ...
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2020-11-08 17:06:28
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刷脸支付是支付宝基于AI智能、机器视觉、3D传感、大数据风控技术，最新实现的新型支付方式。用户在无需携带任何设备情况下，凭借刷脸完成支付。支付宝的人脸识别算法是基于深度神经网络，让计算机学习人的大脑，并通过不断训练，进行交叉验证和动态识别，来识别人脸。尽管如今移动支付已经相当普及，在线下场景用户常会遇到不方便掏手机的时候，比如手里拿着很多东西、抱着孩子等等，刷脸支付则为用户提供了更便利的选择。根据
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2020-09-02 16:58:33
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一、偏差和方差 欠拟合的loss主要来自偏差 过拟合的loss主要来自方差 应对大的偏差的方法： 增加更多特征作为输入 使用更复杂的模型 应对大的方差的方法： 更多数据 正则化 k折交叉验证 二、梯度下降 Adagrad 二次微分大的点梯度虽然大但是可能会比梯度小的点离极值点更近，因此学习率需要考虑 ...
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2020-07-22 20:53:23
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做机器学习的时候经常用到XGB,简单记录一下 K折交叉验证也是模型常用的优化方法。一起记录。。。 K折交叉验证：类似三个臭皮匠，顶个诸葛亮。我的理解是，就是用民主投票的方式，选取票数最高的那个当结果。K折就是分成K份数据来进行。K= 5就是5折交叉验证，K= 7就是7折交叉验证，K=10就是10折。 ...
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2020-07-18 22:48:42
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心得体会 1交叉验证：从训练的数据里随机抽取作为测试集 # 4-6朴素贝叶斯过滤垃圾邮件 #朴素贝叶斯交叉验证 def textParse(bigString): import re listOfTokens=re.split('\\W+',bigString) return [tok.lower( ...
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2020-07-09 11:59:40
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这是比赛的第四阶段，模型的相关训练与验证 选好模型之后，需要建立训练集与验证集进行模型的效果验证，保证模型的预测结果正确符合，以及不过拟合训练与验证主要有以下几种方法： ###交叉验证法 交叉验证法的作用就是尝试利用不同的训练集/测试集划分来对模型做多组不同的训练/测试，来应对单词测试结果过于片面以 ...
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2020-05-30 23:24:59
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一些评估方法 1.留出法 它将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S，S的补集作为测试集T。在S上训练出模型后，用T来评估其测试误差，作为对泛化的估计。 2.交叉验证法 将数据集划分为k个大小相似的互斥子集，D=D1 U D2 U...Dk，每个子集都尽可能保持分布一致性。每次选择k ...
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2020-05-18 23:06:57
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