Spark中的CrossValidation Spark中采用是k折交叉验证 （k-fold cross validation）。举个例子，例如10折交叉验证(10-fold cross validation)，将数据集分成10份，轮流将其中9份做训练1份做验证，10次的结果的均值作为对算法精度的估 ...
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2018-01-18 17:12:27
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十、应用机器学习的建议(Advice for Applying Machine Learning) 10.1 决定下一步做什么 10.2 评估一个假设 10.3 模型选择和交叉验证集 10.4 诊断偏差和方差 10.5 正则化和偏差/方差 10.6 学习曲线 10.7 决定下一步做什么 十一、机器学 ...
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2018-01-17 00:59:47
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首先，为什么要交叉验证：目的有两个： 1.选择合适的模型 2.选择合适的参数 1.对于一个问题，可以用模型m1，m2，不知道哪个的准确率高，可以交叉验证一下，从而选择用哪个 2.对于一个模型，参数的选择会影响结果，所以用交叉验证选择最合适的参数 然后，常用的交叉验证的方式是k折交叉验证（k-fold ...
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2017-12-26 17:56:00
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1.选择(select)模型:选择模型：通过一个fd_set集合管理套接字，在满足套接字需求后，通知套接字。让套接字进行工作。避免套接字进入阻塞模式，进行无谓的等待。选择模型的核心的FD_SET集合和select函数。通过该函数，我们可以们判断套接字上是否存在数据，或者能否向一个套接字写入数据。2. ...
我们介绍了过拟合和欠拟合出现的原因以及解决方案；然后我们对正则化进行了详细的说明，其中重点讨论了L1、L2正则的特性，以及出现该特性的原因 ...
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2017-11-04 19:42:19
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Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可。Scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据预处理，具体可以参考官方网站上的文档。NumPy（Numeric Python）系统是Python的一种开源的数值计算扩展，一 ...
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2017-10-28 15:35:24
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一、纲要 纠正较大误差的方法 模型选择问题之目标函数阶数的选择 模型选择问题之正则化参数λ的选择 学习曲线 二、内容详述 1、纠正较大误差的方法 当我们运用训练好了的模型来做预测时，发现会有较大的误差，这时我们有哪些解决方法呢？ (1)获得更多的训练集 (2)减少特征的数量 (3)增加特征的数量 ( ...
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2017-10-25 16:40:22
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PRML中首章绪论的模型选择，提到两个方法： 1、交叉验证（Cross-Validation） 2、赤池信息准则（Akaike Information Criterion），简称：AIC。 交叉验证是模型选择的一种方法，若有模型选择问题，就可以用交叉验证。例如做线性回归，你有 10 个变量，就有 （ ...
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2017-08-27 17:02:06
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1.创建EF模型库 创建类库--》添加新建项--》选择ADO.NET实体数据模型--》选择 来自数据库的EF选择器--》配置数据库链接以及相应的数据库--》看底部(将app.Config中链接设置另存为)默认值改成你需要空间名（DemoEntity）--》实体框架6.X--》选择相应的表--》模型命 ...
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2017-08-19 17:12:22
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1. 什么是统计学习？ 统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。具有以下特点： （1）以计算机和网络为平台；（2）以数据为对象，数据驱动的学科；（3）目的是对数据进行预测和分析；（4）以方法为中心，统计学习方法 ...
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2017-08-19 15:54:39
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