scikit learn Examples of scikit learn documentation. KFold K 折交叉验证 Reference : http://scikit learn.org/stable/modules/cross_validation.html k fold Dec ...
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2017-12-11 21:13:27
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在实际开发中，我们经常会使用随机函数，比如交叉验证，构造测试数据等。下面，是我常用的几个生成随机样本的函数： 1，rand(n1,n2,…,nn) 每一维度都是[0.0,1.0）半闭半开区间上的随机分布 2，randn(n1,n2,…,nn) 返回一个样本，具有标准正态分布 3，random([si ...
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2017-12-07 10:54:52
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参考链接：http://blog.csdn.net/linkin1005/article/details/42869331 假设我们需要从某些候选模型中选择最适合某个学习问题的模型，我们该如何选择？以多元回归模型为例：，应该如何确定k的大小，使得该模型对解决相应的分类问题最为有效？如何在偏倚（bia ...
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2017-11-06 21:22:46
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1. 在保留交叉验证（hand-out cross validation）中，随机将训练样本集分成训练集（training set）和交叉验证集（cross validation set）,比如分别占70%，30%。然后使用模型在训练集上学习得到假设。最后使用交叉验证集对假设进行验证，看预测的是否准 ...
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2017-10-27 19:53:40
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1、交叉验证 交叉验证（Cross validation)，交叉验证用于防止模型过于复杂而引起的过拟合.有时亦称循环估计， 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。 于是可以先在一个子集上做分析， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为 ...
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2017-10-18 00:21:54
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交叉验证的方法在训练过程中是否有用？ 1、过拟合的表现？ 1)训练集误差小，评估集误差大；2)训练集误差还在减小，评估集误差开始波动 2、过拟合的原因？ 模型复杂，dvc高——对于决策树，就是没有剪枝，模型可以完美拟合数据；神经网络，收敛于复杂决策面； 噪音，模型overtrain，模型拟合了噪音和 ...
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2017-10-16 18:00:58
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过拟合 先谈谈过拟合，所谓过拟合，指的是模型在训练集上表现的很好，但是在交叉验证集合测试集上表现一般，也就是说模型对未知样本的预测表现一般，泛化（generalization）能力较差。 如图所示 （图片来源：coursera 吴恩达机器学习公开课） 从图中可以看出，图一是欠拟合，模型不能很好地拟合 ...
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2017-09-28 14:10:46
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经验误差 泛化误差 过拟合 评估方法 留出法 采用分层采样的方式留出验证集 交叉验证法 将数据集均分k份，留出一份作为交叉验证集，重复k次取均值 自助法 随机可重复采样m次，所得集合作为训练集，余下数据作为验证集 在数据集较小时，自助法比较可靠 在数据集较大时，留出法和交叉验证法更常用一些 调参与最 ...
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2017-09-19 11:01:12
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犀利的开头 在机器学习中，我们用训练数据集去训练(学习)一个model(模型)，通常的做法是定义一个Loss function（误差函数），通过将这个Loss(或者叫error)的最小化过程，来提高模型的性能(performance)。然而我们学习一个模型的目的是为了解决实际的问题（或者说是训练数据 ...
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2017-09-05 10:10:06
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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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